递归神经网络,特别是长短期记忆网络,对于序列到序列学习任务非常吸引人。尽管取得了巨大成功,但它们通常存在一个根本缺陷:很容易生成前缀良好但后缀不佳的不平衡目标序列,因此在处理长序列时性能下降。我们提出了一种简单而有效的方法来克服这一缺陷。我们的方法依赖于一对目标-双向LSTM的一致性,以生成更平衡的目标序列。此外,我们开发了两种高效的近似搜索方法,用于目标一致性,经验上显示在序列级损失方面几乎是最优的。我们在两个标准的序列到序列转换任务上进行了大量实验:机器音译和字素到音素转换。实验结果表明,与六种现有方法相比,所提出的方法在一致性和显著性能上实现了一致和显著的改进。
提议关于目标-双向LSTM在序列到序列学习中的应用一致性
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