I detta dokument föreslår vi en ny domänanpassningsmetod som heter "blandad finjustering" för neural maskinöversättning (NMT). Vi kombinerar två befintliga metoder, nämligen finjustering och multidomän NMT. Vi tränar först en NMT-modell på en odomän parallell corpus, och sedan finjustera den på en parallell corpus som är en blandning av in-domain och out-to-domain corpora. Alla corpora är förstärkta med konstgjorda taggar för att indikera specifika domäner. Vi jämför empiriskt vår föreslagna metod mot finjusterings- och multidomänmetoder och diskuterar dess fördelar och brister.
REF mixa in-domän- och out-of-domain-data under den fortsatta utbildningen för att anpassa sig till flera domäner.
An Empirical Comparison of Domain Adaptation Methods for Neural Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}