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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,843 - 1,847 (5page)
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Neural machine translation models based on autoregressive modeling have achieved the state-of-the-art performance in recent studies. Despite the powerful modeling potential, inference speed proportional to the length of sequence is considered as a major drawback. Non-autoregressive neural machine translation (NAT) aims to translate whole sequence simultaneously by parallel decoding, while minimizing performance gap compared to autoregressive models. In this paper, we survey on the major studies related to non-autoregressive neural machine translation models. We demonstrate experiments on WMT’14 En-De dataset and comparatively analyze the generation samples from both AT and NAT models.
목차
Abstract
I. 서론
II. 배경 이론
III. 본론
IV. 실험 및 결과
V. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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