【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：RNN encoder-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，

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