【24h】

Multi-Source Neural Translation

机译:多源神经翻译

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摘要

We build a multi-source machine translation model and train it to maximize the probability of a target English string given French and German sources. Using the neural encoder-decoder framework, we explore several combination methods and report up to +4.8 Bleu increases on top of a very strong attention-based neural translation model.
机译:我们建立了一个多源机器翻译模型,并对它进行训练,以在给定法语和德语源的情况下最大程度地提高目标英语字符串的概率。使用神经编码器/解码器框架,我们探索了几种组合方法,并在基于注意力的神经转换模型非常强大的基础上,报告了+4.8 Bleu增长。

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