Modeling Coverage for Neural Machine Translation

最新推荐文章于 2021-02-28 22:19:23 发布
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#Modeling Coverage #NMT

本文介绍了一种针对神经机器翻译的覆盖模型技术，该技术旨在提高翻译质量，尤其是在长句子和复杂结构的翻译中表现更佳。通过引入覆盖机制来跟踪源句子中已经被翻译的部分，从而减少重复翻译和遗漏的问题。

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神经网络机器翻译Neural Machine Translation(4): Modeling Coverage & MRT
Clear.的博客
06-02 4778
端到端的神经网络机器翻译（End-to-End Neural Machine Translation）是近几年兴起的一种全新的机器翻译方法。前面介绍了NMT的基本RNN Encoder-Decoder结构以及Attention Mechanism。研究这展开了一系列的工作 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/51567254
论文阅读 seq2seq模型的coverage机制
thormas1996的博客
08-09 9157
Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks Abigail See, Peter J. Liu, Christopher D. Manning Standford University & Google Brain, 2017 这是ACL2017上的一篇文章，提出了coverage机制，目的是为了解决...
ACL 2016 | Modeling Coverage for Neural Machine Translation
omnispace的博客
02-09 1425
ACL 2016 | Modeling Coverage for Neural Machine Translation 原创2016-08-03小S程序媛的日常程序媛的日常 今天的 ACL 2016 系列推荐的论文，虽然不是 outstanding papers 之一，但是却符合 simple yet powerful。这篇论文就是《Modeling Coverage for Ne
《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》（开源）
wwx123521的博客
03-21 917
背景：NMT经常会忽略历史对齐信息，这样会导致过度翻译或者未翻译 思路：使用一个覆盖向量来追踪注意力历史，这个覆盖向量可以帮助调整未来注意力，使得NMT更多的考虑未被翻译的源单词。提出了两个覆盖模型，一个是语言覆盖模型，充分利用语言信息，和解码无关，只与encoder的隐藏层状态相关。另一个是神经网络覆盖模型，使用GRU计算，涉及到encoder的隐藏层状态，decoder的隐藏层状态和注意力对...
《Modeling Past and Future for Neural Machine Translation》（开源）
wwx123521的博客
03-21 465
背景：现有的神经机器翻译系统没有明确地模拟已经翻译的内容以及在解码阶段期间没有翻译的内容。 思路：将源信息分成两部分：翻译的PAST内容和未翻译的FUTURE内容，它们由两个额外循环层建模。 PAST和FUTURE内容被馈送到注意模型和解码器状态，这为神经机器翻译系统提供了翻译和未翻译内容的知识。 Past层从头开始并累积在每个解码步正在翻译的信息，对应着源内容已经被翻译的部分 Futu...
Text Summarization 综述
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张小彬的专栏
11-24 1万+
ABS 和 ABS+[Rush, 2015] A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization这篇 facebook 的论文是用神经网络来做生成式摘要的开山之作，后续的论文基本都会引用。而且在 github 上有开源的代码放出来，可以参考 facebook/NAMAS.模型的主要结构见下图(a)，即左边的那部分，其实本质上
注意力机制下的NMT模型优化与上下文门控制研究
模型的代码库已经提供，并且在使用时应引用发表于ACL 2016会议的论文《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》。涉及的标签包括coverage（覆盖范围）、theano（Python框架）、attention（注意力机制）...
2020年NLP所有领域最新、经典、顶会、必读论文
lqfarmer的博客
05-23 5231
本资源整理了近几年，自然语言处理领域各大AI相关的顶会中，一些经典、最新、必读的论文，涉及NLP领域相关的，Bert模型、Transformer模型、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答、机器翻译、文本生成、质量评估、纠错(多任务、masking策略等。)、Probe、多语言、领域相关、多模态、模型压缩、谓词填充、Analysis、分词解析NER、代词指代消解、词义消歧、情感分析、关系抽取、知识库、文本分类等，几乎所有领域。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/...
对《Pointer-Generator Networks》中的Coverage机制的小改进
sinat_39589569的博客
08-18 1389
1 What 在Seq2seq模型中，重复生成文字是常见的问题。《Pointer-Generator Networks》作者在《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》提出的Coverage机制的基础上，简化了Coverage机制并融合到其模型中，在decoder的每个时间步维护一个coverage向量，该向量由时刻 t 之前的attention weight向量累加获得。 ct=∑t′=0t−1at′ c_t =\sum_{t\rq=0}^{t-1
NLP-生成模型-2016：Seq2Seq+Attention+Coverage 【覆盖机制：解决编码端信息(词)的过使用/欠使用问题（Attention机制不能清楚地知道哪些信息被用过或没被用过）】
u013250861的博客
02-28 1356
自然语言处理(NLP)
ACL 2016 | CopyNet 和 Pointer Softmax
omnispace的博客
02-09 4452
ACL 2016 | CopyNet 和 Pointer Softmax 原创2016-08-17小S程序媛的日常程序媛的日常 上一篇 ACL 2016 系列的干货，为大家推荐的是一篇解决机器翻译 MT 中的小问题的论文《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》。如果说这篇论文解决的是如何把翻译漏了的文字补上或者把翻
介绍seq2seq中coverage应用的两篇文章(ppt)
ralbuckle21的专栏
03-12 1238
Tu, Zhaopeng, et al. "Modeling coverage for neural machine translation." arXiv preprint arXiv:1601.04811 (2016).Tu, Zhaopeng, et al. "Neural Machine Translation with Reconstruction." AAAI. 2017.
神经机器翻译（Neural Machine Translation）系列教程 - （一）神经机器翻译-开源项目
人工智能
07-10 7689
项目名称 地址 备注 EUREKA-MangoNMT https://github.com/jiajunzhangnlp/EUREKA-MangoNMT 中科院-张家俊 Marian https://github.com/marian-nmt/marian Zoph_RNN
如何跟踪 arXiv 更新
冲冲冲
03-12 6180
1. arXiv订阅2. arXiv第三方查找3. 论文订阅的工具4. 利用RSS跟踪arXiv更新
RNN简介
冲冲冲
03-04 4696
1.RNN的应用          RNN主要有两个应用，一是评测一个句子出现的可能性，二是文本自动生成。 2.什么是RNN？          RNN之所以叫RNN是因为它循环处理相同的任务，就是预测句子接下来的单词是什么。RNN认为在这循环的任务中，各个步骤之间不是独立，于是它循环记录前面所有文本的信息（也叫记忆），作为预测当前词的一个输入。     在RNN中，每个词作为一层，
BPTT(BackPropagation Through Time)
冲冲冲
03-04 4411
推荐博客： http://www.cnblogs.com/wacc/p/5341670.html
Sequence-Level Knowledge Distillation
冲冲冲
03-04 4358
《Sequence-Level Knowledge Distillation》 序列级别的知识提炼 一、大纲 这篇论文主要讲的是模型压缩，也就是训练一个简单的网络来代替已有的复杂的网络，训练的目标两个网络的交叉熵最小（两个网络的效果相近）和简单网络的负对数似然最小（网络的效果好）。   二、Word-Level   描述：Teacher Network和Student
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07-31 2801
1.如何将别人训练好的model用到自己的数据上 2.深度学习中神经网络的几种权重初始化方法
NLP语料库
冲冲冲
03-23 2673
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