Buller och domän är viktiga aspekter av datakvalitet för neural maskinöversättning. Befintlig forskning fokuserar separat på val av domändata, urval av rendata eller deras statiska kombination, vilket lämnar den dynamiska interaktionen mellan dem inte explicit undersökt. I detta dokument introduceras en "co-curricular learning"-metod för att komponera dynamiska domändataval med dynamiskt urval av rendata, för överföring av lärande över båda förmågorna. Vi använder en EM-stil optimering för att ytterligare förfina "co-curriculum". Experimentella resultat och analyser med två domäner visar metodens effektivitet och egenskaperna hos data som schemalagts av kocurriculum.
REF använder kocurricular learning för att kombinera domän-dataval och ren-dataval.
Dynamically Composing Domain-Data Selection with Clean-Data Selection by"Co-Curricular Learning"for Neural Machine Translation
{'venue': 'The 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}