Subword模型
之前的Neural Machine Translation基本上都是基於word單詞作爲基本單位的，但是其缺點是不能很好的解決out-of-vocabulary（OOV即單詞不在詞彙庫裏）的情況，且對於單詞的一些詞法上的修飾(morphology)處理的也不是很好。中文是不帶空格分隔的。一個自然的想法就是能夠利用比word更基本的組成來建立模型，以更好的解決這些問題。 OOV（未登錄詞） 網絡流行
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