卡尔斯鲁厄科技系统研究所负责新闻翻译任务WMT公司2018

Ngoc-Quan Pham公司,简·尼休斯,亚历山大·威贝尔

摘要
我们在2018年WMT的新闻翻译任务范围内进行了实验，方向是：英语→德语。我们系统的核心是使用变压器架构的基于编解码的神经机器翻译模型。我们用更深层的架构增强了模型。通过使用技术限制内存消耗，我们能够在一个GPU上训练4倍大的模型，并将性能提高1.2 BLEU点。此外，我们对新获得的ParaCrawl语料库进行了句子选择。因此，我们可以将语料库的有效性提高0.5 BLEU点。
选集ID：
W18-6422号
体积：
第三届机器翻译会议记录：共享任务文件
月份：
十月
年份：
2018
地址：
比利时、布鲁塞尔
编辑：
Ondřej Bojar公司,拉金·查特吉,克里斯蒂安·费德曼,马克·费舍尔,伊维特·格雷厄姆,巴里·哈多,马蒂亚斯·哈克,安东尼奥·吉梅诺·耶佩斯,菲利普·科恩,克里斯托夫·蒙兹,马泰奥·内格里,奥雷利·内维尔,玛丽亚娜·奈维斯,马特·波斯特,露西娅·斯佩西亚,马可·图尔奇,卡林·弗斯波尔
地点：
WMT公司
SIG公司：
SIGMT公司
发布者：
计算语言学协会
注：
页：
467–472
语言：
网址：
https://aclantology.org/W18-6422
DOI（操作界面）：
10.18653/v1/W18-6422
比比键：
引用（ACL）：
Ngoc-Quan Pham、Jan Niehues和Alexander Waibel。2018卡尔斯鲁厄技术系统研究所负责2018年WMT新闻翻译任务.英寸第三届机器翻译会议记录：共享任务文件，第467–472页，比利时，布鲁塞尔。计算语言学协会。
引用（非正式）：
卡尔斯鲁厄理工学院2018年WMT新闻翻译任务系统（Pham等人，WMT 2018）
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https://aclantology.org/W18-6422.pdf
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