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在分解神经传输器中融入基于类别的语言模型的命名实体识别

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该论文提出了一种基于神经网络模型的分步神经机器翻译（FNMT）方法，解决了机器翻译中目标语言词汇量和未知词汇数的问题。在 IWSLT'15 英法任务中，该方法表现优异，与基于单词和基于 BPE 的神经机器翻译系统相当。

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标签

FNMT IWSLT'15 机器翻译 神经网络模型 词汇量 语言模型
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