《Neural Machine Translation》.pdf,Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate Dzmitry Bahdanau KyungHyun Cho Yoshua Bengio ´ ´ ´ ´ Jacobs University, Germany Universite de Montreal Universite de Montreal CIFAR Senio
最近,一些论文提出使用神经网络直接学习这种条件分布。这种神经机器翻译方法典型地由两部分组成,其中第一部分编码源句子x,第二部分解码为目标句子y。 例如,(Cho等,2014a)和(Sutskever等,2014)使用两个循环神经网络(RNN)将可变长度的源语句编码成固定长度的向量并将该向量解码为一个可变长度的目标语句。 尽管是一种相...
Neural Machine Translation with Key-Value Memory-Augmented Attention 格式:PDF 页数:7 上传日期:2018-08-29 15:44:07 浏览次数:28 500积分 加入阅读清单 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 关于我们 关于道客巴巴 人才招聘 联系我们 网站声明 网站地图 APP下载...
为了解决这个问题,才引入了注意力机制,该机制的本质其实就是引入了当前预测词对应输入词的上下文信息以及位置信息。或者用论文中比较易懂的说法就是,我们现在这个模型不再是傻乎乎的把输入序列编码为一个固定向量,再去解码这个固定向量;我们现在的解码本质上是自动从这个固定向量中抽取有用的信息来解码我的当前词。 2.2...
Prior Knowledge Integration for Neural Machine Translation using Posterior Regularization 阅读笔记 周晓欢 苟日新,日日新,又日新。13 人赞同了该文章 论文地址:PDF 来源:ACL2017 这篇论文提出了一种非常通用且巧妙的方式来将先验知识引入到机器翻译中,方法值得借鉴。
论文标题:Neural Machine Translation with Source Dependency Representation [EMNLP 2017] 论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/D17-1304.pdf 机器翻译目前的两种做法: SMT :统计机器翻译,很少使用 NMT :神经机器翻译,目前都采用这种方式 一、背景知识: ...
basedarchitecturesformachinetranslationhasshownpromisingresultsforEn-FrandEn-Detranslation.Ar-guably,oneofthemajorfactorsbehindthissuccesshasbeentheavailabilityofhighqualityparallelcorpora.Inthiswork,weinvestigatehowtoleverageabundantmonolingualcorporaforneuralmachinetranslation.Comparedtoaphrase-basedandhierarchicalbaseline,...
Li † & Richard Socher ‡‡ Salesforce Research{james.bradbury,cxiong,rsocher}@salesforce.com† The University of Hong Kong{jiataogu, vli}@eee.hku.hkA BSTRACTExisting approaches to neural machine translation condition each output word onpreviouslygeneratedoutputs. Weintroduceamodelthatavoids...
nlp论文-《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》-基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译(一),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Conventional attention-based Neural Machine Translation (NMT) conducts dynamic alignment in generating the target sentence. By repeatedly reading the representation of source sentence, which keeps fixed after generated by the encoder (Bahdanau et al., 20