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提炼并关注：改进神经机器翻译中的实体翻译
提出了一个提取和关注的方法来增强 NMT 中的实体翻译，方法是先从字典中提取源实体的翻译候选项，然后添加为解码器输入的前缀，以便通过自我注意力机制生成目标语句。实验证明，该方法有效地提高了实体翻译和整体翻译质量。
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a year ago
ACL
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
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2 years ago
EMNLP
对比关注机制用于抽象句子摘要
提出了一种对抽象句子摘要任务的序列到序列框架进行扩展的对比注意机制，以生成给定源句子的简要摘要，并在基准数据集上进行实验证明，在摘要中更关注源句子的相关部分比传统的注意机制更有效。
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5 years ago
使用深度神经网络架构的词汇翻译模型
通过深度神经网络代替线性最大熵模型，结合 Discriminative Word Lexicon 模型和全球上下文句子的优势，该研究在现有的翻译系统中改善了三种不同语言对的性能达到 0.5 个 BLEU 点。
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9 years ago
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