Maskinöversättning är utbredd med tvetydigheter i ordbeställning och ordval, och även med tillkomsten av maskininlärning metoder som lär sig att lösa denna tvetydighet baserat på statistik från stora korpora, misstag är ofta. Översättning med flera källor är ett tillvägagångssätt som försöker lösa dessa tvetydigheter genom att utnyttja flera indata (t.ex. meningar på tre olika språk) för att öka översättningsnoggrannheten. Dessa metoder är utbildade på flerspråkiga corpora, som inkluderar flera källspråk och målspråket, och sedan vid testtid använder information från båda källspråken samtidigt generera målet. Även om det finns många av dessa flerspråkiga corpora, såsom flerspråkiga översättningar av TED-samtal eller Europaparlamentets överläggningar, är många flerspråkiga corpora i praktiken inte fullständiga på grund av svårigheten att tillhandahålla översättningar på alla relevanta språk. Befintliga studier av översättning med flera källor hanterade inte uttryckligen sådana situationer, och är därför endast tillämpliga på fullständig korpora som har alla språk av intresse, kraftigt begränsa deras praktiska tillämplighet. I den här artikeln undersöker vi metoder för multi-source neural maskinöversättning (NMT) som kan lära från och översätta sådan ofullständig corpora. I synnerhet föreslår vi metoder för att hantera ofullständig corpora vid både träningstid och testtid. För utbildningstid undersöker vi två metoder: 1) en enkel metod som helt enkelt ersätter saknade källöversättningar med en speciell NULL-symbol, och 2) en dataförstärkningsmetod som fyller i ofullständiga delar med källöversättningar skapade från multi-source NMT. För test-tid undersöker vi metoder som använder flera källors översättning även när endast en enda källa tillhandahålls genom att först översätta till ett extra hjälpspråk med hjälp av standard NMT, sedan använda flera källor översättning på den ursprungliga källan och detta genererade extra språk mening. Omfattande experiment visar att de föreslagna utbildnings-tid- och testtidsmetoderna båda avsevärt förbättrar översättningsprestandan.
REF utvidgar det tidigare tillvägagångssättet för situationer där källspråk saknas, så att översättningssystemet inte är alltför beroende av ett enda källspråk som vissa av de modeller som presenteras i detta arbete.
Multi-Source Neural Machine Translation With Missing Data
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}