Legenomsnittlig användar-tillhandahållen översättning till begränsning NMT har praktisk betydelse. Befintliga metoder kan delas in i två huvudkategorier, nämligen användning av platshållares taggar för lexikonord och användning av hårda begränsningar vid avkodning. Båda metoderna kan skada översättningstrohet av olika skäl. Vi undersöker en dataförstärkningsmetod som gör kodförmedlade träningsdata genom att ersätta källfraser med deras målöversättningar. Vår metod ändrar inte NMT-modellen eller avkodningsalgoritmen, vilket gör det möjligt för modellen att lära sig lexikonöversättningar genom att kopiera källsidans målord. Omfattande experiment visar att vår metod uppnår konsekventa förbättringar över befintliga tillvägagångssätt, förbättra översättningen av begränsade ord utan att skada oinskränkta ord.
Sång och al. REF, i sin tur, producera kodförändrade utbildningsdata genom att ersätta källfraser med deras målöversättningar och använda ett pekarnätverk för att förbättra sin kopia till målsidan.
Code-Switching for Enhancing NMT with Pre-Specified Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}