Sep, 2014

神经机器翻译的性质：编码器 - 解码器方法

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TL;DR分析神经机器翻译的性能，研究了两种模型：RNN 编码器 - 解码器和新提出的门控递归卷积神经网络，结果显示神经机器翻译在翻译较短，不含生词句子时表现相对良好，但随着句子长度和生词数的增加，其性能会迅速降低。同时发现，所提出的门控递归卷积网络能够自动学习句子的语法结构。
neural machine translationencoder-decodergated recursive convolutional neural networkperformance analysistranslator
发现论文，激发创造
  • 使用 RNN 编码器 - 解码器学习短语表示，用于统计机器翻译

    本文提出了一种名为 RNN Encoder-Decoder 的神经网络模型，该模型由两个循环神经网络（RNN）组成，它将符号序列编码成固定长度的向量表示，并将该表示解码成另一个符号序列，并通过联合训练编码器和解码器来优化目标序列的条件概率，然后将该模型生成的条件概率应用于现有的对数线性模型中，从而提高统计机器翻译系统的性能，并且该模型能够学习到一种语义和句法上有意义的语言短语表示。

    Jun, 2014

  • 联合学习对齐和翻译的神经机器翻译

    本文旨在解决传统编码器 - 解码器架构中的长度固定向量制约所面临的性能瓶颈，并提出一种基于（软）搜索方式的新方法，在英法翻译任务中获得了与基于短语的模型相当的翻译性能，且（软）对齐结果与人类直觉相符。

    Sep, 2014

  • 神经机器翻译中编码器 - 解码器是否冗余？

    本研究探讨了将源文本和目标文本直接拼接并训练语言模型进行翻译的想法，通过对双语翻译、额外目标语单语数据翻译和多语言翻译的实验，结果表明这种替代方法与基线中的编码器 - 解码器 Transformer 模型表现相当，表明编码器 - 解码器架构对于神经机器翻译可能是多余的。

    Oct, 2022

  • 神经机器翻译卷积编码器模型

    本文提出了一种基于卷积层的神经机器翻译框架，相比双向 LSTM 网络，该框架可以同时编码整个源语句，从而加速了翻译速度，在 WMT'16 数据集上达到了竞争水平的准确性，并在 WMT'15 和 WMT'14 数据集上取得了优异的结果。

    Nov, 2016

  • 基于重建的神经机器翻译

    通过添加 reconstructor 到 encoder-decoder 框架中，从输出的 target sentence 的隐藏层中重构输入的 source sentence，改善了神经机器翻译的可靠性和翻译质量。

    Nov, 2016

  • 利用语法感知编码器和解码器实现改进的神经机器翻译

    本研究致力于改进基于编码器 - 解码器框架的神经机器翻译模型，通过显式地结合源侧语法树，在两种结构化表示（顺序和树）之间进行学习，提出具有树覆盖模型和双向树编码器的翻译模型，并证实优于其他基线模型。

    Jul, 2017

  • 一个编码器 - 解码器框架，将自然语言翻译为数据库查询

    本研究考虑将自然语言转换成 SQL，用于关系数据库的数据检索。我们提出了一种新的编码 - 解码框架，包括新的语义特征和语法感知状态等新方法。实证评估结果表明，我们的方法在真实世界的数据库和查询上明显优于现有技术。

    Nov, 2017

  • 基于反卷积的全局解码神经机器翻译

    提出了一种新的神经机器翻译模型，利用目标序列上下文的结构预测来引导翻译，从而使之摆脱顺序约束，实现了重复减少和跨长度翻译的鲁棒性，相较于当前最优方法有着更为优越的效果表现。

    Jun, 2018

  • 神经机器翻译一句话一模型

    本篇论文提出了动态神经机器翻译 (Dynamic NMT) 的方法，通过对测试句子进行微调以适应具体场景，从而显着提高翻译性能。该方法特别适用于高度相似的句子。

    Sep, 2016

  • 基于通用编解码器的多语言神经机器翻译探索

    本研究介绍了一种使用统一方法构建多语言神经机器翻译框架的方法，不需要对网络架构进行特殊处理，能在标准训练方式下学习最少数量的自由参数，在资源匮乏的翻译场景中表现出显著的效果，同时在源语言和目标语言之间没有直接平行语料库的翻译任务中也具有有趣和有前途的结果。

    Nov, 2016