Tidigare studier om domänanpassning för neural maskinöversättning (NMT) fokuserar främst på en-pass överföra ut-ofdomain översättning kunskap till in-domain NMT modell. I detta dokument hävdar vi att en sådan strategi misslyckas med att helt extrahera den domändelade översättningen kunskap, och upprepade gånger utnyttja corpora av olika domäner kan leda till bättre destillation av domän-delad översättning kunskap. I detta syfte föreslår vi en iterativ ram för anpassning av två områden för NMT. Specifikt pre-traine vi in-domain och out-of-domain NMT modeller med hjälp av sin egen utbildning corpora respektive, och sedan iterativt utföra dubbelriktad översättning kunskap överföring (från indomain till out-of-domain och sedan vice versa) baserat på kunskap destillation fram till indomain NMT modellen konvergenser. Dessutom utvidgar vi den föreslagna ramen till scenariot med flera utom-domänutbildningar, där ovan nämnda överföring utförs sekventiellt mellan indomänen och varje utom-domän NMT-modeller i stigande ordning av deras domänlikheter. Empiriska resultat på kinesisk-engelska och engelsk-tyska översättningsuppgifter visar effektiviteten i vårt ramverk.
Liknande arbete inkluderar Iterative Dual Domain Adaptation REF och Domain Transformation Networks.
Iterative Dual Domain Adaptation for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}