ICLRJun, 2017

面向神经短语机器翻译的研究

TL;DR本文提出神经短语机器翻译模型 (NPMT),采用基于分段的序列建模方法 (SWAN) 显式建模翻译序列中的短语结构并引入新层实现局部重新排序 (Soft)。相比于基于注意力机制的 NMT 方法,NPMT 直接以顺序方式输出短语,因此可以在线性时间内解码,实验表明与强 NMT 基准模型相比,在 IWSLT 2014 德英 / 英德和 IWSLT 2015 英越机器翻译任务上表现优越,并且 NPMT 模型的输出翻译语言有意义。