Nya verk på end-to-end neurala nätverk-baserade arkitekturer för maskinöversättning har visat lovande resultat för engelsk-franska och engelsk-tyska översättning. Till skillnad från dessa språkpar finns det emellertid i de flesta scenarier brist på parallellkorpor av hög kvalitet. I detta arbete fokuserar vi på att tillämpa neural maskinöversättning till utmanande / låg-resurs språk turkiska och låg-resurs domäner som parallell corpora av kinesiska chattmeddelanden. I synnerhet undersökte vi hur man kan utnyttja rikliga enspråkiga data för dessa översättningsuppgifter med låga resurser. Utan externa anpassningsverktyg fick vi upp till 1,96 BLEU poängförbättringar med vår föreslagna metod jämfört med det tidigare bästa resultatet i turkisk-till-engelska översättningen på IWLST 2014 datasetet. På kinesisk-engelska översättning med hjälp av OpenMT 2015 dataset, kunde vi få upp till en 1,59 BLEU poängförbättring jämfört med fras-baserade och hierarkiska fras-baserade baslinjer.
Ref först undersöka integrationen av enspråkiga data för neural maskin översättning.
On Using Monolingual Corpora in Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}