Key points are not available for this paper at this time.
في الترجمة الآلية العصبية (NMT)، تعتمد توليد كلمة الهدف على كل من سياقات المصدر والهدف. نجد أن سياقات المصدر لها تأثير مباشر على كفاية الترجمة بينما تؤثر سياقات الهدف على الطلاقة. بشكل بديهي، يجب أن تعتمد توليد كلمة المحتوى بشكل أكبر على سياق المصدر ويجب أن تعتمد توليد كلمة الوظيفة بشكل أكبر على سياق الهدف. بسبب عدم وجود تحكم فعال على التأثير من سياقات المصدر والهدف، تميل NMT التقليدية إلى إنتاج ترجمات طليقة ولكن غير كافية. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح بوابات السياق التي تتحكم ديناميكيًا في النسب التي تساهم بها سياقات المصدر والهدف في توليد كلمات الهدف. بهذه الطريقة، يمكننا تحسين كل من الكفاية والطلاقة لـ NMT من خلال التحكم الأكثر دقة في تدفق المعلومات من السياقات. تُظهر التجارب أن نهجنا يحسن بشكل كبير من نظام NMT القائم على الانتباه القياسي بمقدار +2.3 نقطة BLEU.
درس تو وآخرون (جمعة) هذا السؤال.