Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translatio
用于神经机器翻译的异步双向解码Abstract主导神经机器翻译(NMT)模型应用统一注意力编码器-解码器神经网络进行翻译。传统上,NMT解码器采用递归神经网络(RNN)以从左到右的方式执行转换,使得在翻译期间从右到左生成的目标侧上下文未被开发。在本文中,我们为传统的注意力编码器-解码器NMT框架配备了一个后向解码器,以探索NMT的双向解码。根据编码器产生的隐藏状态序列,我们的后向解码器首先学习从右