【论文】on the properties of neural machine translation :Encoder-decoder approaches 阅读笔记
2014年的文章,神经机器翻译相对SMT统计机器翻译而言是比较新的方法,包含一个encoder一个decoder,encoder将变长的输入序列转化为定长的表示方式,然后decoder再将其转化为正确的翻译。这篇文章是想用两种模型分析神经机器翻译的特性:RNNencoder-deocoder模型和门递归卷积神经网络(grCnov)。总的发现是,神经机器翻译在没有生词的短句翻译上表现良好,但是当句子