السيطرة الجميلة المحبوسة على مخرجات الترجمة الآلية (MT) على طول سمات متعددة أمر بالغ الأهمية للعديد من تطبيقات MT الحديثة ومتطلبات الحصول على ثقة المستخدمين. تتمثل النهج القياسي في ممارسة التحكم في MT بإعداد المدخلات بعلامة خاصة للإشارة إلى سمة الإخر
اج المرغوبة. على الرغم من بساطته، فإن علامات السمة لديها العديد من العيوب: يجب أن تكون القيم المستمرة في الفئات المنفصلة، وهي غير طبيعية لبعض التطبيقات؛ التدخل بين العلامات المتعددة مفهومة سيئة. نحن نبحث عن هذه المشاكل عن طريق إدخال تدخلات ذات قيمة ناقلات تسمح بالتحكم الدقيق في سمات متعددة في وقت واحد عبر مزيج خطي مرجح من المتجهات المقابلة. بالنسبة لبعض السمات، تسمح نهجنا حتى بضبط نموذج تدرب عليه دون توضيحية لدعم هذه التدخلات. في تجارب ذات ثلاث سمات (الطول والتدانة والروماتونية) واثنين من أزواج اللغة (الإنجليزية إلى الألمانية واليابانية) تحقق نماذجنا تحكما أفضل على مجموعة واسعة من المهام مقارنة بوضع العلامات، لا تتحلل جودة الترجمة عند عدم طلب أي سيطرة. أخيرا، نوضح كيفية تمكين التحكم في نموذج مدرب بالفعل بعد مرحلة صعبة رخيصة نسبيا.
نقترح إطارا عاما للترجمة الآلية المتزامنة.تستخدم النهج التقليدية عددا ثابتا من الكلمات المصدر لترجمة أو تعلم السياسات الديناميكية لعدد الكلمات المصدر عن طريق التعلم التعزيز.نحن هنا صياغة ترجمة متزامنة كمشكلة تعلم التسلسل الهيكلية إلى التسلسل.يتم تقدي
م متغير كامن إلى نموذج قراءة أو ترجمة الإجراءات في كل خطوة زمنية، ثم يتم دمجها بعد ذلك للنظر في جميع سياسات الترجمة الممكنة.يستخدم POISSON RE-PLISTIONSED قبل تنظيم السياسات التي تسمح للنموذج بتوازن بشكل صريح بجودة الترجمة والكمول.توضح التجارب فعالية وأغاني الإطار الإداري، والذي يحقق أفضل درجات بلو نظرا لمتوسط الألوان المتوسطة عن مصطلحات البيانات القياسية.
