简介：本文介绍了一种名为MT-RNN的新型编码器-解码器架构，该架构基于循环神经网络（RNN），专为提升机器翻译任务的效果而设计。通过优化序列建模能力，MT-RNN能够有效捕捉长距离依赖关系，从而提高翻译质量和生成流畅度。
在基于短语的机器翻译过程中，通常采用无监督对齐方法来提取短语对。然而，这些生成性的对齐方式往往无法利用有关语言完整性和短语质量的信息进行优化，因此所提取到的短语可能存在较高的噪声比例。一种应对策略是在不改变标准短语抽取流程的前提下，通过为每个短语配对添加额外特征，并采用判别训练来学习这些特征的重要性权重，以此区分优质的假设与低质的假设。
随着神经网络在机器翻译领域的广泛应用，我们有能力将可变长度的句子转换成固定大小的向量表示形式。这种变换可以基于我们认为重要的任何度量标准来进行构建。一旦获得了根据语言属性（如语法、语义）对句子或短语进行编码后的向量表示，就可以相对容易地评估一个给定的短语配对的质量如何。
本项目在此类工作和神经机器翻译研究的基础上进一步发展，旨在估计短语之间的相似度，并利用这一指标作为基于短语的翻译系统以及在构建过程中修剪短语表时的一个补充特征。
5星
