إثراء المحول مع العوامل اللغوية للترجمة ذات الجهاز المنخفض

من المعروف أن ميزات كلمة مثل المعلومات اللغوية التي تشير إلى رموز المصدر التي تشير إلى رموز المصدر، لتحسين نتائج أنظمة الترجمة الآلية العصبية في بعض الإعدادات، وعادة ما تكون في البنى المتكررة. تقترح هذه الدراسة تعزيز هندسة الترجمة الآلية الحالية للدولة القصيرة، والمحول، بحيث يسمح بإدخال المعرفة الخارجية. على وجه الخصوص، يستخدم التعديل المقترح لدينا، المحولات العامل، العوامل اللغوية التي تدرس معرفة إضافية في نظام الترجمة الآلي. بصرف النظر عن استخدام أنواع مختلفة من الميزات، ندرس تأثير التكوينات المعمارية المختلفة. على وجه التحديد، نقوم بتحليل أداء الجمع بين الكلمات والميزات على مستوى التضمين أو على مستوى التشفير، ونحن نقوم بتجربة استراتيجيتين مزيج مختلفين. مع تكوين أفضل تم العثور عليه، نعرض تحسينات من 0.8 بلو عبر محول الأساس في مهمة IWSLT الألمانية إلى الإنجليزية. علاوة على ذلك، نقوم بتجربة معيار فلوريس الإنجليزي إلى النيبالي الأكثر تحديا، والذي يشمل كل من اللغات المنخفضة الموارد والبعيدة للغاية، والحصول على تحسين 1.2 بلو