translation1 [논문리뷰] NEURAL MACHINE TRANSLATIONBY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE Abstract 기계번역에서 이전의 통계기반 모델과 달리 neural machine 번역은 번역 성능을 최대화 시킬 수 있는 single neural network를 만드는데 초점을 둔다. 이 최근 neural machine들은 encoder-decoder 구조로 source sentence(input)를 고정 길이 벡터로 변환한다. 이 논문에서 고정길이 벡터가 기본적인 encoder-decoder 구조의 아키테쳐의 성능향상을 방해한다고 가정했다. 그리고 target과 관련있는 source sentence의 부분을 자동적으로 찾아내게하는 모델을 제시한다. Introduction 기존의 encoder-decoder방식의 문제점은 고정길이 벡터에 source sentence의 모든 정보를 담아야하는 것이고,.. 2022. 2. 9. 이전 1 다음
