只需 5% 的注意力:高效的长距离文档级神经机器翻译

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内容提要

本文介绍了一种基于线性注意力模型的文档级机器翻译方法,通过句子门促进最近归纳偏置,提高了翻译效能和质量。该模型在长序列的解码速度方面有大幅提高,且翻译得分相似或更高,并展示了句子门进一步提高了翻译质量。

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关键要点

  • 研究了一种基于线性注意力模型的文档级机器翻译方法。
  • 通过句子门促进最近归纳偏置,提高翻译效能和质量。
  • 在 IWSLT 2015 和 OpenSubtitles 2018 上进行了评估和测试。
  • 模型在长序列的解码速度方面有大幅提高。
  • 翻译得分相似或更高,句子门进一步提高了翻译质量。
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