Despite the impressive quality improvements yielded by neural machine translation (NMT) systems, controlling their translation output to adhere to user-provided terminology constraints remains an open problem. We describe our approach to constrained neural decoding based on finite-state machines and multi-stack decoding which supports target-side constraints as well as constraints with corresponding aligned input text spans. We demonstrate the performance of our framework on multiple translation tasks and motivate the need for constrained decoding with attentions as a means of reducing misplacement and duplication when translating user constraints.


翻译:尽管神经机翻译系统的质量有了令人印象深刻的改善,但控制其翻译产出以遵守用户提供的术语限制仍然是一个尚未解决的问题。我们描述了我们如何限制基于有限状态机器和多堆解码的神经解码,这既支持目标方的制约,也支持相应一致输入文本的制约。我们展示了我们关于多重翻译任务的框架的绩效,并激发了以注意方式进行有限的解码的必要性,作为在翻译用户限制时减少错位和重复的手段。

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机器翻译(Machine Translation)涵盖计算语言学和语言工程的所有分支,包含多语言方面。特色论文涵盖理论,描述或计算方面的任何下列主题:双语和多语语料库的编写和使用,计算机辅助语言教学,非罗马字符集的计算含义,连接主义翻译方法,对比语言学等。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mt/
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