Kvaliteten på en Neural maskin översättningssystem beror i hög grad på tillgängligheten av betydande parallell corpora. För låg-resurs språkpar är detta inte fallet, vilket resulterar i dålig översättningskvalitet. Inspirerad av arbete i datorseende föreslår vi en ny dataförstärkningsmetod som riktar sig till lågfrekventa ord genom att generera nya meningspar som innehåller sällsynta ord i nya, syntetiskt skapade sammanhang. Experimentella resultat på simulerade lågresursinställningar visar att vår metod förbättrar översättningskvaliteten med upp till 2,9 BLEU-poäng över baslinjen och upp till 3,2 BLEU över back-translation.
I REF föreslås en effektiv metod för dataförstärkning som genererar meningspar som innehåller sällsynta ord i syntetiskt skapade sammanhang, men detta kräver parallella utbildningsdata som inte är tillgängliga i den helt oövervakade anpassningsinställningen.
Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}