Context-aware learning for document-level neural machine translation

Abstract

Trong dịch máy truyền thống, hầu hết các hệ thống NMT (Neural Machine Translation) chỉ xử lý câu độc lập, không xem xét mối quan hệ ngữ cảnh giữa các câu trong tài liệu, điều này làm mất đi sự nhất quán về ngữ nghĩa, lỗi dịch thuật phụ thuộc ngữ cảnh. Đề tài phát triển mô hình dịch máy có khả năng hiểu và sử dụng ngữ cảnh xuyên suốt tài liệu. Kết hợp các kỹ thuật học ngữ cảnh để cải thiện độ chính xác, tính nhất quán của tài liệu. Giới thiệu mô hình dịch VT, một mô hình dịch máy dựa trên Transformer, tích hợp bộ nhớ hồi tiếp và thông tin ngữ cảnh vào quá trình dịch, nhằm cải thiện khả năng ghi nhớ thông tin ngữ cảnh.