Traditionell aktiv inlärning (AL) metoder för maskinöversättning (MT) förlitar sig på heuristik. Dessa heuristiker är dock begränsade när MT-problemets egenskaper förändras på grund av t.ex. Språkparet eller storleken på den ursprungliga bitexten. I detta dokument presenterar vi en ram för att lära mening urvalsstrategier för neural MT. Vi utbildar AL-förfrågan strategi med hjälp av en hög-resurs språk-pair baserat på AL simuleringar, och sedan överföra den till låg-resurs språk-pair av intresse. Den lärda frågestrategin utnyttjar de gemensamma egenskaperna mellan språkparen för att göra en effektiv användning av AL-budgeten. Våra experiment på tre språkpar bekräftar att vår metod är effektivare än starka heuristiska metoder under olika förhållanden, inklusive kallstart och varmstart samt små och extremt små dataförhållanden.
REF föreslår dessutom en AL-simulering som är utbildad på ett språkpar med höga resurser för att överföra sin modell till språkpar med låga resurser.
Learning to Actively Learn Neural Machine Translation
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}