Neural maskinöversättning (NMT) är notoriskt känslig för buller, men ljud är nästan oundvikliga i praktiken. En speciell typ av buller är homofonljudet, där orden ersätts med andra ord med samma (eller liknande) uttal. Homofonbuller uppstår ofta från många verkliga scenarier uppströms till översättning, såsom automatisk taligenkänning (ASR) eller fonetikbaserade inmatningssystem. Vi föreslår att förbättra NMT:s robusthet mot homofonbuller genom 1) att gemensamt inbädda både text- och fonetisk information om källmeningar, och 2) att utöka träningsdatasetet med homofonbuller. Intressant nog fann vi att för att uppnå den bästa översättningskvaliteten bör de flesta (men inte alla) vikter sättas på den fonetiska snarare än textinformation, där den senare endast används som hjälpinformation. Experiment visar att vår metod inte bara avsevärt förbättrar robustheten hos NMT till homofonljud, vilket förväntas, utan också överraskande förbättrar översättningskvaliteten på rena testuppsättningar.
Ref kombinerade text- och fonetisk information i det inbäddande skiktet av neurala nätverk.
Robust Neural Machine Translation with Joint Textual and Phonetic Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}