与(g lehre et al., 2015)在单语训练数据上训练单独的语言模型,并通过浅融合或深融合将其纳入神经网络相比,我们提出了用单语数据训练主NMT模型的技术,利用编码器-解码器神经网络已经在前一个目标词上条件下一个目标词的概率分布这一事实。我们描述了两种策略来做到这一点:提供带有空(或虚拟)源句子的单语训练示...
然后作者开始提工作的好处,也就是双语对齐语料库不如大量单语在低资源情况下适用,其次大多训练过程不是端到端的,检索端那边训练不到,缺乏适应特定下游NMT模型的能力。 但是对于作者提出的模型训练时有一个挑战,当从随机初始化开始,检索到的翻译记忆可能与输入完全无关,由于记忆检索器不会对NMT模型的性能产生积极影响...
Other details for better NMT models 双向RNNs | Bidirectional RNNs 一般来讲,encoder 的双向 RNNs 可以让模型表现更好(训练速度会下降,因为有更多的层需要计算)。这里,我们给出了构建一个单层双向层的 encoder 的简单代码: # Construct forward and backward cells forward_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCe...
概述 神经机器翻译(NMT)获得了巨大成功,在部分领域几乎达到了人类水平,但这些模型主要是在句子级别的平行语料上进行训练和评估的。文档级别的机器翻译需要捕获上下文进行精确翻译,越来越受到研究者们的关注。 一种直接的解决方案是孤立地翻译文档中的每一个句子,但这样会带来不一致问题。为了解决这个问题,先前大部分方法...
2015. Neural machine translation by jointly learning to align and translate … Why are Sequence-to-Sequence Models So Dull? Understanding the Low-Diversity Problem of Chatbots S Jiang, M de Rijke – arXiv preprint arXiv:1809.01941, 2018 – arxiv.org… The variability of Seq2Seq models is ...
cd <tensorrt_data_folder>/nmt wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/models/sampleNMT_weights.tar.gz tar -xzvf sampleNMT_weights.tar.gz mv ./samples/nmt/deen/weights deen/ Run the command make in the samples/sampleNMT/ directory to build the example. It...
NMT is a radically different approach to solving the problem of language translation and localization that uses deep neural networks and artificial intelligence to train neural models. NMT has quickly become the dominant approach to machine translation with a major transition from SMT to NMT in just...
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 ...
You will build a Neural Machine Translation (NMT) model to translate human readable dates ("25th of June, 2009") into machine readable dates ("2009-06-25"). You will do this using an attention model, one of the most sophisticated sequence to sequence models. ...
目标端monolingual数据在提升NMT流畅度上有着重要的作用。 通过将monoligual训练数据和back-translation的数据进行配对,我们可以将其作为额外训练平行语料库数据,从而提升NMT的翻译性能。 NMT Training with Monolingual Training Data 两种做法: providing monolingual training examples with an empty(dummy) source sentence....