HIGHLIGHTS
- who: from the (UNIVERSITY) have published the paper: Syntax-based Transformer for Neural Machine Translation, in the Journal: (JOURNAL)
SUMMARY
(Syntax SA) Tree Trans. (+Syntax PE) There are many semiconductor factories which have not installed the sprinkler, even if the fire alarm has been installed. 火災報知器を設置していてもスプリンクラーは設置していない半導体工場が多い。 火災警報が設置されても、半数の半導体工場が多い。 スプリンクラーを設置していても、半導体工場が多い。 開業している場合も、スプリンクラーを設置していない半導体工場が多い。 火災警報を設置しても、スプリンクラーを搭載しない半導体工場が多い。 表 2 英日翻訳結果の実例 コーパス，1000 万文の訓練データ）である．表 1 に実験結果を示す．この実験結果から，原論 文の提案手法の有効性が分かった． 各モデルの具体的な翻訳例として，英日翻訳結果の実例を表 2 に載せる．単純な Transformer や構文木を線形化し入力した Transformer の場合，訳抜け（翻訳されない原言語文の情報）がい くつかあるが，原論文の提案手法を使うと正解訳文に近い訳文を生成できていることが分かる． まとめ 原論文は syntax-based Transformer という新たな機械翻訳モデルを提案し，構文情報を Trans- former の self-attention と positional encoding の二か所に組み込むことに成功した．提案手法は Vol. "Improved Neural Machine Translation with a Syntax-Aware Encoder and Decoder." In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 1936-1945. "Tree . . .
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