Originalarbeiterreichbar
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sutskever, Vinyals und Le zeigen 2014, dass sich eine Wortfolge ohne jede Grammatikregel in eine andere übersetzen lässt, indem ein Netz sie in einen Vektor fester Länge presst und ein zweites daraus wieder Text macht. Die Arbeit nennt den Vergleichswert des damals üblichen statistischen Verfahrens und ist damit der Beleg für beide Epochen in einem Satz.
geprüft 24.09.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 05.09.2026:
In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure.
bestätigt 24.09.2026Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector.
bestätigt 24.09.2026For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset.
bestätigt 24.09.2026Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences.
bestätigt 24.09.2026the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set
bestätigt 24.09.2026