Medan maskinöversättning traditionellt har förlitat sig på stora mängder parallell corpora, en ny forskningslinje har lyckats utbilda både Neural Machine Translation (NMT) och Statistical Machine Translation (SMT) system med endast monolingual corpora. I detta dokument identifierar och åtgärdar vi flera brister i befintliga oövervakade SMT-strategier genom att utnyttja underordsinformation, utveckla en teoretiskt välgrundad oövervakad inställningsmetod och införliva ett gemensamt förfiningsförfarande. Dessutom använder vi vårt förbättrade SMT-system för att initiera en dubbel NMT-modell, som ytterligare finjusteras genom back-translation. Tillsammans får vi stora förbättringar jämfört med tidigare toppmoderna i oövervakad maskinöversättning. Till exempel får vi 22,5 BLEU-poäng i engelsk-tyska WMT 2014, 5,5 poäng mer än det tidigare bästa oövervakade systemet, och 0,5 poäng mer än den (övervakade) delade uppgiften vinnaren 2014.
REF använder en liknande idé för oövervakad maskinöversättning.
An Effective Approach to Unsupervised Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}