Befintligt arbete med domänanpassning för statistisk maskinöversättning har konsekvent antagit tillgång till ett litet prov från testdistributionen (måldomänen) vid utbildningstidpunkten. I praktiken är det dock möjligt att måldomänen inte är känd vid utbildningen eller att den kan ändras för att passa användarens behov. I sådana situationer är det naturligt att driva systemet för att göra säkrare val, vilket ger högre preferens till domäninvarianta översättningar, som fungerar bra över olika domäner, över riskfyllda domänspecifika alternativ. Vi kodar denna intuition genom att (1) inducera latenta subdomäner från träningsdata endast; (2) införa funktioner som mäter hur specialiserade fraser är för enskilda inducerade sub-domäner; (3) uppskatta funktionsvikter på out-of-domain data (snarare än på måldomänen). Vi utför experiment på tre språkpar och ett antal olika domäner. Vi observerar konsekventa förbättringar över en baslinje som inte uttryckligen belönar domäninvarianter.
REF inducerar latenta subdomäner från träningsdata med hjälp av en särskild probabilistisk modell.
Adapting to All Domains at Once: Rewarding Domain Invariance in SMT
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}