33、提升神经机器翻译性能：句法模板集成方法

提升神经机器翻译性能：句法模板集成方法

1. 引言

在自然语言处理领域，神经机器翻译（NMT）是一个重要的研究方向。为了提升NMT的性能，研究人员提出了许多方法，其中句法模板的集成是一种有效的策略。本文将介绍一种将句法模板集成到NMT模型中的方法，包括模板生成方法、模型架构以及实验结果。

2. 模板集成方法

2.1 模板生成方法

给定句法树，每个词性（POS）标签是一个非终结节点，每个叶节点是一个包含一个分词后的单词的终结节点。基于以下方法之一，一些非终结节点可能会通过移除其子节点而被修剪成终结节点。最终，模板是修剪后的句法树的所有叶节点的列表。
- 基于长度的模板（LenT） ：模板依赖于输入句子的长度，公式为 $d = min(max(L × λ, γ1), γ2)$，其中 $d$ 是修剪的深度级别，$γ1$ 和 $γ2$ 分别是从每个句子的解析句法树中提取的下限和上限深度，$λ$ 是反映修剪深度级别与句子长度之间依赖关系的超参数。例如，句子长度 $L$ 为 8，$λ = 0.15$，$γ1 = 3$，$γ2 = 6$，则修剪深度级别为 3。
- 基于概率的模板（ProbT） ：基于每个树级别上 POS 标签的平均概率来选择表示模板的最佳深度级别。通过分析训练数据中所有 POS 标签的概率，选择概率最高的级别作为修剪深度 $d^ $，公式为 $d^ = argmax_{γ1≤d≤γ2}(mean(pd,1, pd,2, …, pd,i))$，其中 $pd,i$ 是深度级别 $d$ 中第 $i$ 个 POS 标签的概率。例如，在图中，