【論文】on the properties of neural machine translation :Encoder-decoder approaches 閱讀筆記

    2014年的文章，神經機器翻譯相對SMT統計機器翻譯而言是比較新的方法，包含一個encoder一個decoder,encoder將變長的輸入序列轉化爲定長的表示方式，然後decoder再將其轉化爲正確的翻譯。這篇文章是想用兩種模型分析神經機器翻譯的特性：RNN encoder-deocoder模型和門遞歸卷積神經網絡（grCnov）。總的發現是，神經機器翻譯在沒有生詞的短句翻譯上表現良好，

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