本文介绍了三种不同类型的编码器，用于将源句法明确地合并到神经机器翻译 (NMT) 中，并在中英文翻译实验中证明了这三种编码器的有效性，尤其是 Mixed RNN encoder 能有效提升 1.4 BLEU points，同时提供了深入分析来揭示源语法如何有益于 NMT。

May, 2017

本文提出了一种新的端对端句法神经机器翻译模型，在源端短语结构的基础上扩展了序列到序列模型，并引入了注意力机制，可以软对齐短语和源句子中的单词，实验结果表明，相比于序列到序列的注意力 NMT 模型，该模型表现显著提升，在 WAT'15 英日翻译数据集上，与当下最优秀的树到串翻译系统相比可媲美。

Mar, 2016

该论文探究了加入不同语言结构对神经机器翻译性能的影响，提出了一种能够自然生成目标端任意树形结构的神经机器翻译模型，并且发现无需任何语言知识构造的平衡二叉树结构具有最佳的性能提升，能够超过标准的 seq2seq 模型和其他引入目标端语法的方法，提高 2.1 个 BLEU 分数。

Aug, 2018

本研究提出了一种将语法信息与复数编码器 - 解码器结构相结合的方法，通过注意力机制从源端到目标端联合学习单词级和语法级注意力分数，可以直接集成到任何现有的序列到序列框架中，并在两组数据集上表现出很大的 BLEU 分数提高，特别是在具有显著语法差异的语言对的翻译任务中表现出更大的改进。

Jul, 2023

本文提出了一种基于 DRNN 的序列到树的 NMT 模型 (称为 Seq2DRNN)，该模型在树结构解码中结合了序列编码器和句法感知机制，并使用语法结构信息从而能够生成更流畅的翻译结果，同时可以进行成分句法分析。

Sep, 2018

本文提出了一种基于双向解码器的神经机器翻译模型，其中正向解码器按原有的方法工作，但加入了逆向解码器，以利用源语言和目标语言的双向信息，从而提高翻译质量。实验结果表明，该模型在中英文和英德文翻译任务上均能够显著提高 NMT 的效果。

Jan, 2018

本文提出了一种层次注意机制的神经翻译模型，采用双向树形编码器来增强源端层次表示，用加权变异的注意机制平衡词汇和短语向量之间的信息，通过树形稀有词编码将该模型扩展至亚字级别以缓解词汇缺失的问题，实证结果表明，该模型在英汉翻译任务中显著优于序列到序列的注意力机制和基于树的神经翻译模型。

Jul, 2017

本文介绍了一种简单的方法，通过翻译成线性化的、词汇化的组成树来融合有关目标语言的语法信息，实验结果表明，与同一数据集上训练的语法无关的神经机器翻译系统相比，WMT16 德英新闻翻译任务的 BLEU 评分得到了明显提升。对语法感知系统的翻译进行分析后发现，它在翻译过程中进行了更多的重排。小规模人类评估也表明了语法感知系统的优势。

Apr, 2017

本文提出了一种基于注意力机制的神经网络机器翻译模型，在源语句的因果关系树中学习一个神经注意力转导模型，并使用句法信息来弥补语料库相对匮乏的问题。实验证明，相比于其他神经翻译模型，该模型在英语 - 德语、英语 - 中文和英语 - 波斯语翻译任务中有优异的表现。

Nov, 2017

本研究提出了一种基于依赖解析器的隐式语法表示方法，通过使用中间隐藏的依赖解析器表示来增强基础神经机器翻译模型，可以在中英文和英越翻译任务的基准数据集上显著提高 BLEU 打分表现，并超过了显式树状 RNN 和线性化方法。

May, 2019