神经机器翻译中对多词表达的关注
计算与语言
2019-05-07 v2
摘要
多词表达（MWE）的处理是任何自然语言处理任务面临的已知问题。即使是神经机器翻译（NMT）也难以克服这一问题。本文介绍了在 English->Latvian 和 English->Czech NMT 系统中，关于研究 NMT 对 MWE 的注意力分配以及改进包含 MWE 的句子自动翻译的实验结果。我们探索了两种改进策略：（1）将自动提取的 MWE 候词对添加到用于训练 NMT 系统的平行语料库中；（2）将包含自动提取的 MWE 候词的完整句子添加到平行语料库中。这两种方法均提高了自动评估结果。采用第一种方法取得了最佳结果——BLEU 分数提升 0.99，而第二种方法仅取得了微小的改进。我们还提供了用于 MWE 提取和对齐检查的开源软件与工具。
引用
@article{arxiv.1710.06313,
title = {Paying Attention to Multi-Word Expressions in Neural Machine Translation},
author = {Matīss Rikters and Ondřej Bojar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.06313},
year = {2019}
}