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基于字节的神经机器翻译中整合多尺度上下文信息
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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
神经机器翻译（NMT）模型中的多尺度上下文化（MSC）方法通过学习不同隐藏状态维度上的不同尺度的上下文化信息，并利用注意力模块动态地集成多尺度的上下文化信息，以解决子词标记化在复杂任务中的劣势。实验证明，MSC 在多语言和领域外的场景中明显优于子词和其他基于字节的方法。
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关键要点
- 神经机器翻译（NMT）模型中，子词标记化是一种常见的词汇构建方法。
- 复杂任务使子词标记化的劣势逐渐显现。
- 提出了多尺度上下文化（MSC）方法，旨在解决子词标记化的问题。
- MSC 方法通过学习不同隐藏状态维度上的不同尺度的上下文化信息。
- 利用注意力模块动态集成多尺度的上下文化信息。
- 实验证明，MSC 在多语言和领域外的场景中明显优于子词和其他基于字节的方法。
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