Obesudlad neural maskinöversättning (NMT) är en nyligen föreslagen metod för maskinöversättning som syftar till att träna modellen utan att använda någon märkt data. De modeller som föreslås för oövervakade NMT använder ofta bara en delad kodare för att kartlägga par meningar från olika språk till ett delat-latent utrymme, som är svagt när det gäller att hålla de unika och interna egenskaperna hos varje språk, såsom stil, terminologi och meningsstruktur. För att ta itu med denna fråga, vi införa en förlängning genom att använda två oberoende kodare men dela några partiella vikter som är ansvariga för att extrahera hög nivå representationer av inmatning meningar. Dessutom föreslås två olika generativa kontradiktoriska nätverk (GAN), nämligen lokala GAN och globala GAN, för att förbättra översättningen över språk. Med detta nya tillvägagångssätt uppnår vi betydande förbättringar på engelska-tyska, engelska-franska och kinesiska-till-engelska översättningsuppgifter.
Utmed samma linje, Yang et al. REF införde en förlängning som använde två oberoende kodare som delade partiella vikter som extraherar hög nivå representationer av inmatningsmeningar.
Unsupervised Neural Machine Translation with Weight Sharing
{'venue': 'ACL2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}