注意力机制是合适的词对齐方法吗？
词对齐（word alignment）的概念在 SMT 和 NMT 中是非常不同的 。我们对注意力向量（attention vectors/软对齐矩阵）的序列和使用 fast-align 获得的词对齐进行比较 。

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注意力状态（attention states）和 fast-align 对齐点除了德语-英语或多或少都有点相关性 。
挑战六：束搜索
为了增大束参数（beam parameter）常常需要回报递减（diminishing returns），这些分数的增加通常预示着更大的射束 。


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增加束尺寸并没有持续地改善翻译质量 。最优的束尺寸从 4（捷克语到英语）到大约 30（英语到罗马尼亚语）不等 。质量降低的主要原因是射束越宽，翻译的长度越短 。
总结
最后虽然神经机器翻译有这些困难，当我们不能否认的是它十分高效 。并且神经机器翻译仍然已经克服了大量的挑战，最显著的是 NMT 在领域外和低资源条件下的翻译十分出色 。


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论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1706.03872.pdf
【ip所在归属地 ip385】摘要：我们探索了神经机器翻译的六大挑战：领域误匹配、训练数据的总量、生僻单词、长句子、词对齐和束搜索（beam search） 。我们同样展示了基于短语统计机器翻译质量的不足和改进之处 。

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