https://www.yiyibooks.cn/yiyibooks/Neural_Machine_Translation_by_Jointly_Learning_to_Align_and_Translate/index.htmlwww.yiyibooks.cn/yiyibooks/Neural_Machine_Translation_by_Jointly_Learning_to_Align_and_Translate/index.html Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate Dzmitr...
原文链接:Modeling Coverage for Neural Machine Translation 文章来源:ACL2016,诺亚方舟 关键问题:解决机器翻译中“过度翻译”和“漏翻译”的问题; 简要介绍: 本文针对的仍然是机器翻译问题,主要解决的是alignment model不能记录历史状态的问题,具体来说,在“seq2seq+attention”框架下的翻译过程中,翻译当前词汇的“...
The next RNN step takes the second input vector and hidden state #1 to create the output of that time step. Later in the post, we’ll use an animation like this to describe the vectors inside a neural machine translation model. 下一个time step中,RNN会获取第二个输入vector(input vecotr #...
输入数据以张量形式提供给forward函数。 cost_op, train_op = train_model.forward(src, src_size, trg_input, trg_label, trg_size) # 训练模型。 saver = tf.train.Saver() step = 0 with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() for i in range(NUM_EPOCH): print("In...
1 Linguistic Coverage Model 在i时刻source word xj的coverage vector计算方法如下所示: Φj是一个预定义的权重,表明由xj预计将产生目标单词的数量。它利用简单的 linguistic heuristic 去迭代更新 coverage vector。这个思想并不是很新,是从前人的工作中总结提取出来的。在此基础上,作者引入Fertility概念,做了一个改...
至此,整个新的模型架构就介绍完了,对论文作者的模型细节感兴趣的读者可以详细看一下论文的附录部分(Model Architecture)。值得一提的是,论文中也说明了该对齐模型并非传统统计翻译模型中的隐变量,而是可以直接从反向传播回来的误差中直接更新梯度,因此这个对齐模型,可以在训练整个模型框架的时候一起被训练。
2. Model 2.1 Encoder 基本的RNN Encoder是按顺序输入句子中的单词序列,将源句子Encoder成一个固定维数的向量,这样RNN中间的隐藏层状态只包含了当前词及之前的信息,而这篇论文使用了双向RNN (BiRNN),那么隐藏层状态就包含了当前词及之前之后的所有信息,相当于每一个隐藏层都看了整个句子。一个BiRNN包含一个前向(...
第一次把生成对抗学习的方法引入到机器翻译领域,提出了基于生成对抗训练(GAN)和深度强化学习(DRL)的新的机器翻译学习范式:adversarial neural Machine translation(ANMT),取得了比一些现有的NMT机器翻译模型更好的state-of-art成绩。 给出了详细的模型训练的设计,网络结构的设计,参数训练的细节,探究了学习速率learning ...
Fundamental Attentional Model Bahandanau Attentional Model 使用的是 global attention encoder使用了Bi-LSTM或者Bi-GRU 使用concat方式生成attention 解析顺序: ht−1 → at → ct → ht 参考论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate ...
Leveraging Synthetic Targets for Machine Translation In this work, we provide a recipe for training machine translation models in a limited resource setting by leveraging synthetic target data generated using a large pre-trained model. We show that consistently across different benchmarks in bilingual,...