Med stort praktiskt värde fokuserar studien av Multidomain Neural Machine Translation (NMT) främst på att använda blandade parallella meningar för att konstruera en enhetlig modell som tillåter översättning att växla mellan olika domäner. Intuitivt, ord i en mening är relaterade till dess domän i varierande grad, så att de kommer att utöva olika effekter på multi-domain NMT modellering. Utifrån denna intuition ägnar vi i detta dokument åt att särskilja och utnyttja domänsammanhang på ordnivå för multi-domän NMT. I detta syfte modellerar vi tillsammans NMT med enspråkig uppmärksamhetsbaserad domänklassificeringsuppgifter och förbättrar NMT enligt följande: 1) Baserat på meningen representationer som produceras av en domänklassificerare och en adversarial domänklassificerare, genererar vi två gating vektorer och använder dem för att konstruera domänspecifika och domändelade annoteringar, för senare översättningsprognoser via olika uppmärksamhetsmodeller; 2) Vi använder uppmärksamhetsvikterna från målsidan domänklassifierare för att justera vikterna för målord i utbildningsmålet, vilket gör det möjligt för domänrelaterade ord att få större effekt under modellträning. Experimentella resultat på kinesiskaengelska och engelska-franska multi-domän översättningsuppgifter visar effektiviteten i den föreslagna modellen. Källkoderna i detta dokument finns på Github https://github.com/DeepLearnXMU/WDCNMT.
REF utforskade användning av domänkontexter på ordnivå och gemensamt modellerade multidomän-NMT- och domänklassificeringsuppgifter.
Multi-Domain Neural Machine Translation with Word-Level Domain Context Discrimination
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}