用于神经机器翻译的语境感知学习法
如今,业内对大语境神经机器翻译的兴趣逐渐兴起,包括文档级别翻译和多模态翻译。有多项工作提出了全新的网络架构或者评估方法,但潜在的有帮助的语境有时仍旧被更大型语境翻译模型忽略。在此论文《Context-Aware Learning for Neural Machine Translation》中,作者提出了全新的学习算法,能够明确鼓励神经翻译模型使用一个多级别成对排序损失函数重视附加语境。作者使用基于Transformer的大语境翻译系统在文档级别的翻译上评估了该算法。通过使用真实和随机语境对比,作者发现用提出的算法训练的模型对附加语境更为敏感。