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更深入透彻!清华发表最新综述,分析破解神经机器翻译三大难题

更新时间:2021-03-18 07:52

机器翻译(MT)是自然语言处理范畴的一个重要分支,旨在运用计算机翻译自然语言。近年来,端到端神经机器翻译(NMT)取得了巨大的成功,已成为实践机器翻译系统中新的干流办法。

在他们的最新总述中,清华大学多位作者首要对深度学习的神经机器翻译技能(neural machine translation,简称 NMT)的办法进行了广泛的回忆,并要点介绍了与系统结构、解码和数据增强相关的办法。然后总结了可供研讨者参阅的资源和东西。最终,对未来或许的研讨方向进行了评论。

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论文材料显现,清华大学计算机系教授、欧洲科学院外籍院士孙茂松与清华智能工业研讨院副院长、国家杰青刘洋是该论文的两位教师作者。

作为一种数据驱动的机器翻译办法,NMT还包含了概率结构。从数学上讲,NMT的方针是在给定数据集的情况下估量一个不知道的条件散布,其中和分别是表明源输入和方针输出的随机变量。他们在论文中答复了NMT遇到的三个根本问题:

建模(modeling)。怎么规划神经网络来模仿条件散布?

推理(inference)。给定一个源输入,怎么从NMT模型生成翻译语句?

学习(learning)。怎么有效地从数据中学习NMT所需的参数?

在这篇总述中,他们首要描绘了NMT处理上述三个问题的根本办法。然后,深化评论NMT架构的细节。他们引入了非自回归NMTs和双向揣度,并评论了代替练习方针和运用单语数据。

译/前瞻经济学人APP资讯组

参阅材料:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666651020300024

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