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多任务学习下的上下文感知神经机器翻译案例分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了多编码器模型在不同上下文下对代词翻译的影响，并通过评估结果发现模型在 ContraPro 测试集上表现良好。分析显示上下文编码器提供足够的信息以学习话语层次的信息，同时将所选上下文和随机上下文进行混合通常比其他设置更好。
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关键要点
- 本文研究多编码器模型在不同上下文下对代词翻译的影响。
- 模型在三种上下文设置下进行训练：前两个句子、随机两个句子和两者混合。
- 使用上下文感知的代词翻译测试集进行评估，结果显示模型在 ContraPro 测试集上表现良好。
- 分析表明上下文编码器提供足够的信息以学习话语层次的信息。
- 将所选上下文和随机上下文进行混合通常比其他设置效果更好。
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