محول مع ترميز موقف النحوية للترجمة الآلية

لقد تم الاعتراف على نطاق واسع بأن معلومات بناء الجملة يمكن أن تساعد في أنظمة الترجمة الآلية العصبية في نهاية إلى نهادة لتحقيق ترجمة أفضل. من أجل دمج معلومات التبعية في NMT المحول، النهج الحالية إما استغلال العلاقات المعتمدة في الرأس المحلية، تجاهل جيرانها غير المحليين الذين يحملون سياق مهم؛ أو تقريبي كلمتين "العلاقة الأساسية" من خلال المسافة النسبية الخاصة بها على شجرة التبعية، والتضحية بالضيق. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح الترميز الموضعي العالمي لشجرة التبعية، وهو مخطط جديد يسهل نمذجة العلاقة النحوية بين أي كلمتين مع الحفاظ على الدقة ودون قيود جارتها الفورية. نتائج التجربة على NC11 الألمانية → الإنجليزية والإنجليزية → الألمانية و WMT الإنجليزية → تظهر مجموعات البيانات الألمانية أن نهجنا أكثر فعالية من الاستراتيجيتين المذكورتين أعلاه. بالإضافة إلى ذلك، نظرا لأن تجاربنا تظهر كميا أن مقارنة بطبقات أعلى، فإن الطبقات المنخفضة للنموذج هي أماكن أكثر أهمية لإدماج معلومات بناء الجملة من حيث تفضيل كل طبقة للنمط النحوي والأداء النهائي.