EMNLPSep, 2018

基于自顶向下树形解码与句法连接的神经机器翻译与句法分析

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TL;DR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。
neural machine translationsyntax-aware decodingdrnnconstituency parsingtranslation
发现论文，激发创造
  • 基于树结构的神经机器翻译解码器

    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

  • 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

  • 树到序列的注意力神经机器翻译

    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

  • 具有语法感知的复数神经机器翻译

    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

  • 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

  • 使用 Forest-to-Sequence 模型在神经机器翻译中考虑句法不确定性

    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

  • 具有潜在树状注意力的神经机器翻译

    我们介绍了一种利用循环神经网络语法编码器和新颖的注意力递归神经网络解码器的模型，利用策略梯度强化学习来在源语言和目标语言上诱导无监督树结构，从而训练出在字符级数据集中相当不错的分割和浅层解析表现，接近注意力基准。

    Sep, 2017

  • 神经机器翻译中的源语法建模

    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

  • 带有句法感知词表示的句法增强神经机器翻译

    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

  • 带有动态图卷积解码器的神经机器翻译

    本文提出了一种从结构输入到结构输出的端到端翻译架构，其中联合建模和生成目标翻译及其相应的句法图。我们设计了一个自适应动态时空图卷积解码器（Dyn-STGCD），它可以消费源功能表示及其句法图，并同时自回归生成目标句法图和令牌。我们在五个广泛认可的翻译基准测试中进行了大量实验，验证了我们的提议相对于基线和其他语法感知变体的一致改进。

    May, 2023