Vi undersöker tillämpningen av Neural Machine Translation (NMT) under följande tre villkor som ställs av realworld applikationsscenarier. Först arbetar vi med en ingång ström av meningar som kommer från många olika domäner och utan fördefinierad ordning. För det andra presenteras meningarna utan domäninformation. För det tredje bör inmatningsströmmen behandlas med en enda generisk NMT-modell. För att ta itu med svagheterna i den nuvarande NMT-tekniken i denna oövervakade multi-domänmiljö utforskar vi en effektiv instansbaserad anpassningsmetod som, genom att utnyttja likheten mellan utbildningsinstanserna och varje testmening, dynamiskt sätter hyperparametrarna för inlärningsalgoritmen och uppdaterar den generiska modellen on-the-fly. Resultaten av våra experiment med multi-domändata visar att lokal anpassning överträffar inte bara det ursprungliga generiska NMT-systemet, utan också ett starkt frasbaserat system och även endomän NMT-modeller specifikt optimerade på varje domän och tillämpliga endast genom att bryta mot två av våra ovan nämnda antaganden.
REF studie multi-domain NMT genom on-the-fly NMT anpassning.
Multi-Domain Neural Machine Translation through Unsupervised Adaptation
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}