Obesudlad neural maskinöversättning (NMT) är en nyligen föreslagen metod för maskinöversättning som syftar till att träna modellen utan att använda någon märkt data. De modeller som föreslås för oövervakade NMT använder ofta bara en delad kodare för att kartlägga par meningar från olika språk till ett delat-latent utrymme, som är svagt när det gäller att hålla de unika och interna egenskaperna hos varje språk, såsom stil, terminologi och meningsstruktur. För att ta itu med denna fråga, vi införa en förlängning genom att använda två oberoende kodare men dela några partiella vikter som är ansvariga för att extrahera hög nivå representationer av inmatning meningar. Dessutom föreslås två olika generativa kontradiktoriska nätverk (GAN), nämligen lokala GAN och globala GAN, för att förbättra översättningen över språk. Med detta nya tillvägagångssätt uppnår vi betydande förbättringar på engelska-tyska, engelska-franska och kinesiska-till-engelska översättningsuppgifter.
Dessutom utökar REF den enda kodaren med hjälp av två oberoende kodare men delar vissa partiella vikter, som är ansvariga för att lindra svagheten när det gäller att behålla språkspecifika egenskaper hos den delade kodaren. Och hela systemet finjusteras genom att införa två globala GAN med ett för varje språk.
Unsupervised Neural Machine Translation with Weight Sharing
{'venue': 'ACL2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}