نقدم طريقة بسيطة لتوسيع المحولات إلى الأشجار من جانب المصدر.نحن نحدد عددا من الأقنعة التي تحد من اهتمام الذات بناء على العلاقات بين العقد الشجرة، ونحن نسمح لكل انتباه في أن يتعلم أي قناع أو أقنعة لاستخدامها.عند الترجمة من الإنجليزية إلى العديد من لغات الموارد المنخفضة، والترجمة في كلا الاتجاهين بين اللغة الإنجليزية والألمانية، تعمل طريقتنا دائما على التحليل البسيط لمجموعة تحليل جانب المصدر ويحسن دائما تقريبا على خط أساس تسلسل إلى تسلسل، حسب ما يصلإلى +2.1 بلو.
We present a simple method for extending transformers to source-side trees. We define a number of masks that limit self-attention based on relationships among tree nodes, and we allow each attention head to learn which mask or masks to use. On translation from English to various low-resource languages, and translation in both directions between English and German, our method always improves over simple linearization of the source-side parse tree and almost always improves over a sequence-to-sequence baseline, by up to +2.1 BLEU.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
أسئلة البحث الحديثة أهمية الاهتمام الذاتي لمنتج المنتج في نماذج المحولات ويظهر أن معظم رؤساء الاهتمام تعلم أنماطا موضعية بسيطة. في هذه الورقة، ندفع أبعد من ذلك في خط البحث هذا واقتراح آلية بديلة جديدة عن النفس: الاهتمام المتكرر (ران). تتعلم RAN بشكل
يعد الانتباه عبر الانتباه عنصرا هاما للترجمة الآلية العصبية (NMT)، والتي تتحقق دائما عن طريق انتباه DOT-Product في الأساليب السابقة.ومع ذلك، فإن اهتمام DOT-Product يعتبر فقط الارتباط بين الكلمات بين الكلمات، مما أدى إلى تشتت عند التعامل مع جمل طويلة
يتم استخدام أخذ العينات المجدولة على نطاق واسع للتخفيف من مشكلة تحيز التعرض الترجمة الآلية العصبية. الدافع الأساسي هو محاكاة مشهد الاستدلال أثناء التدريب من خلال استبدال الرموز الأرضية مع الرموز الرائعة المتوقعة، وبالتالي سد الفجوة بين التدريب والاست
مؤخرا، تستخدم الترجمة الآلية العصبية على نطاق واسع لدقة الترجمة عالية، ولكن من المعروف أيضا أن تظهر أداء ضعيف في ترجمة جماعية طويلة.الى جانب ذلك، يظهر هذا الاتجاه بشكل بارز لغات الموارد المنخفضة.نحن نفترض أن هذه المشاكل ناتجة عن جمل طويلة كونها قليلة
نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) هي مدفوعة بالبيانات وتتطلب كوربوس تدريب واسع النطاق. في التطبيقات العملية، عادة ما يتم تدريب نماذج NMT على مجال مجال عام ثم يتم ضبطه بشكل جيد من خلال التدريب المستمر على Corpus في المجال. ومع ذلك، فإن هذا يحمل خطر ا