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Joint Training for Neural Machine Translation

Yong Cheng (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
06.09.2019
Sprache
Englisch
EAN
9789813297470
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Springer Theses
Sonderedition
Nein
Autor
Yong Cheng
Seitenanzahl
78
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Machine Translation, Neural Machine Translation, Joint Training, Joint Modeling, Bidirectional Model
Thema-Inhalt
UYQL - Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com

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