输入增强改进神经机器翻译的约束束搜索：NTT 在 WAT 2021 中的系统
计算与语言
2021-06-11 v1
摘要
本文描述了我们提交至 WAT 2021 受限翻译任务的系统。在该任务中，系统需输出包含全部给定词约束的翻译句子。我们的系统结合了输入增强与约束束搜索算法。通过实验，我们发现该组合显著提升了翻译准确率，并能在输出包含全部约束的同时节省推理时间。在 En->Ja 与 Ja->En 两个方向上，我们的系统均在自动评测中取得了最佳评估性能。
引用
@article{arxiv.2106.05450,
title = {Input Augmentation Improves Constrained Beam Search for Neural Machine Translation: NTT at WAT 2021},
author = {Katsuki Chousa and Makoto Morishita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05450},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 4 figures, WAT 2021 Restricted Translation Task