attention (1) 썸네일형 리스트형 [NLP] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 리뷰 Abstract 기존 통계기반 기계 번역과 다르게, 신경망 기계 번역은 성능을 극대화할 수 있게 함께 조정될 수 있는 단일 신경망 구축을 목표로 합니다. 최근에 제안된 모델은 encoder-decoder 계열로 decoder가 번역을 생성할 때 사용할 수 있는 고정 길이 벡터를 encode에서 만들어냅니다. 논문에서는 이러한 고정 길이 벡터가 기본적인 encoder-decoder모델의 성능 향상을 저하한다고 추측했고, 그에 따라 모델이 자동적으로 source sentence에서 예측할 단어와 관련 있는 부분을 찾을 수 있게 하는 방법을 제안합니다. Introduction 전통적인 phrase-based 번역 시스템은 개별로 조정되는 많은 sub-components를 갖고 있었던 것과 다르게 신경망 기계 .. 이전 1 다음
