Vi introducerar en läroplan lärande strategi för att anpassa generiska neurala maskinöversättningsmodeller till en specifik domän. Proverna grupperas efter deras likheter med intressedomänen och varje grupp matas till träningsalgoritmen med ett visst schema. Detta tillvägagångssätt är enkelt att genomföra på toppen av alla neurala ramar eller arkitektur, och konsekvent överträffar både oanpassade och anpassade baslinjer i experiment med två distinkta domäner och två språkpar.
REF använder CL för att anpassa generiska NMT-modeller till en specifik domän.
Curriculum Learning for Domain Adaptation in Neural Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the 2019 Conference of the North', 'journal': 'Proceedings of the 2019 Conference of the North', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}