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我们引入了一类称为递归连续翻译模型的概率连续翻译模型，该模型完全基于单词、短语和句子的连续表示，并且不依赖于对齐或短语翻译单元。该模型具有生成和条件两个方面。翻译的生成由目标递归语言模型建模，而对源句子的条件建模则由卷积句子模型完成。通过各种实验，我们首先展示了我们的模型在针对金标准翻译的困惑度上比最先进的基于对齐的翻译模型低超过43%。其次，我们展示了尽管缺乏对齐，该模型对源句子的词序、句法和语义仍表现出极其敏感。最后，我们展示了在重新评分n-best翻译列表时，该模型能够匹配最先进系统的表现。
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Kalchbrenner等人（周二，）研究了这个问题。
www.synapsesocial.com/papers/696402a893519ba8671d048e — DOI: https://doi.org/10.18653/v1/d13-1176
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Nal Kalchbrenner
Phil Blunsom
University of Oxford
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