NN系機械翻訳の調査

15：karino2：2017/02/27(月) 14:34:41: やっぱり基礎の部分をちゃんと理解するのが先だな、という事で、seq2seqの前の奴を読んでみる。

https://arxiv.org/abs/1406.1078
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation

この論文はseq2seqでは無いのだが、基本的なアイデアはほとんど詰まっているので、とても良い。
hidden unitを更新していって、最後にEOSが来た時のhidden unitがcになって、ここから今度はデコードする、というのが良く分かる。
このcで文が生成出来る、というのは信じがたいが、>>5 の続きと考えると自然なアイデアではある。

この論文とseq2seqの内容を合わせると、自分で実装出来そうな程度は理解出来たので先に進むか。

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