SGNMT——用于快速原型化新模型与搜索策略的灵活 NMT 解码平台
计算与语言
2017-07-24 v1
摘要
本文介绍了我们的机器翻译研究实验平台 SGNMT。SGNMT 为具有从左到右语义的神经与符号评分模块（预测器）提供了一个通用接口，这些预测器包括诸如 NMT 等翻译模型、语言模型、翻译格、-best 列表或其他类型的评分与约束。预测器可与其他预测器组合以形成复杂的解码任务。SGNMT 实现了多种搜索策略，用于遍历由预测器张成的空间，这些策略适用于不同的预测器组合。添加新的预测器或解码策略非常简便，使其成为新研究思路原型化的高效工具。SGNMT 正被剑桥大学机器学习、语音与语言技术 MPhil 项目的学生积极用于课程作业与论文，以及我们小组的大部分研究工作。
引用
@article{arxiv.1707.06885,
title = {SGNMT -- A Flexible NMT Decoding Platform for Quick Prototyping of New Models and Search Strategies},
author = {Felix Stahlberg and Eva Hasler and Danielle Saunders and Bill Byrne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.06885},
year = {2017}
}
备注
Accepted as EMNLP 2017 demo paper