Are BLEU and Meaning Representation in Opposition?

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10390141" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10390141 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://aclweb.org/anthology/P18-1126" target="_blank" >http://aclweb.org/anthology/P18-1126</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Are BLEU and Meaning Representation in Opposition?

Popis výsledku v původním jazyce

One of possible ways of obtaining continuous-space sentence representations is by training neural machine translation (NMT) systems. The recent attention mechanism however removes the single point in the neural network from which the source sentence representation can be extracted. We propose several variations of the attentive NMT architecture bringing this meeting point back. Empirical evaluation suggests that the better the translation quality, the worse the learned sentence representations serve in a wide range of classification and similarity tasks.

Název v anglickém jazyce

Are BLEU and Meaning Representation in Opposition?

Popis výsledku anglicky

One of possible ways of obtaining continuous-space sentence representations is by training neural machine translation (NMT) systems. The recent attention mechanism however removes the single point in the neural network from which the source sentence representation can be extracted. We propose several variations of the attentive NMT architecture bringing this meeting point back. Empirical evaluation suggests that the better the translation quality, the worse the learned sentence representations serve in a wide range of classification and similarity tasks.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

ISBN

978-1-948087-32-2

ISSN

—

e-ISSN

neuvedeno

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

1362-1371

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics

Místo vydání

Stroudsburg, PA, USA

Místo konání akce

Melbourne, Australia

Datum konání akce

15. 7. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—