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신경 기계 번역(NMT)의 훈련 목표는 번역된 문장에 있는 단어와 참조에 있는 단어 간의 손실을 최소화하는 것입니다. NMT에서는 원본 문장과 목표 문장 사이에 자연스러운 대응이 있습니다. 그러나 이 관계는 전체 신경망을 사용하여 표현되었으며 훈련 목표는 단어 수준에서 계산됩니다. 본 논문에서는 원본 문장과 목표 문장 간의 표현 차이를 직접 최소화하기 위한 문장 수준 합의 모듈을 제안합니다. 제안된 합의 모듈은 NMT에 추가 훈련 목표 함수로 통합할 수 있으며, 원본 문장의 표현을 향상시키는 데에도 사용할 수 있습니다. NIST 중국어-영어 및 WMT 영어-독일어 작업에 대한 실증 결과는 제안된 합의 모듈이 NMT 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
Yang et al. (Tue,) 이 질문을 연구했습니다.