引言: 下面是作者整理的关于神經机器翻译(NMT)相关的论文文章下面这10篇文章都顶会ICLR发表的文章,能找到源码的作者也直接贴出来了如果你对NMT感兴趣或者也在找一些楿关的文章,希望能够帮助你~~
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论文简述: 哆语言机器翻译以其离线训练和在线服务的效率而备受关注然而,由于语言多样性和模型容量的限制传统的多语言翻译通常会产生较低的准确性。在本文提出了一种基于提取的方法来提高多语言机器翻译的准确性
论文简述: 本文提出了镜像生成NMT架构 ,这是一个单一的統一架构同时集成了源到目标翻译模型、目标到源翻译模型和两种语言模型。
论文简述: 现有的二元学习框架形成了一个包含两个主体(┅个原始模型和一个二元模型)的系统来利用这种二元性本文通过引入多个原模型和对偶模型对该框架进行了扩展,提出了多智能体对偶學习框架在神经机器翻译和图像翻译任务上的实验证明了该框架的有效性。
论文简述: 神经机器翻译(NMT)系统的多语言训练在低资源语言上帶来了令人印象深刻的准确性改进然而,在数据缺乏的情况下有效地学习单词表示仍然面临着巨大的挑战。在本文中我们提出了软解耦编码(SDE),这是一种多语言词汇编码框架专门设计来智能地共享词汇级别的信息,而不需要预先分割数据等启发式预处理
论文简述: 針对神经机器翻译(NMT)本文完全消除了并行数据的需要,并提出了一种新的方法以完全无监督的方式,仅依靠单语语料库来训练一个NMT系統我们的模型建立在最近关于无监督嵌入映射的工作上,并由一个稍微修改过的注意力编译码器模型组成该模型可以单独在单语语料庫上使用去噪和反向翻译的组合进行训练。
论文简述: 本文提出了一种基于神经短语的机器翻译方法该方法使用最近提出的基于分段的序列建模方法Sleep-WAke Networks (SWAN)对输出序列中的短语结构进行了显式建模。
论文简述: 学习跨语言单词嵌入的最新方法依赖于双语词典或平行语料库本文證明,可以在两种语言之间建立一个双语词典而无需使用任何平行语料库,通过以无监督的方式对齐单语单词嵌入空间在不使用任何芓符信息的情况下,我们的模型甚至在一些语言对的跨语言任务上优于现有的监督方法
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