Encoding Gated Translation Memory into Neural Machine Translation

将翻译记忆融入NMT中。

在TM中找到与输入最相似的句子,通过两个独立的encoder对输入和TM匹配分别编码,将二者编码通过TM gating Nerwork(sigmoid)计算出权重,加权与其他信息生成y_t。

模型结构:

在输入和TM匹配时,作者采用如下公式fuzzy match score(FMS):

验证了不同的FMS对结果的影响:

并且将参考译文作为TM匹配输入,分析得出,TM gated的值在语义近似度大时越大

End

本文标题:MT翻译记忆融合-Encoding Gated Translation Memory into Neural Machine Translation

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最后修改:2022 年 03 月 31 日
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