Moderna maskinöversättningssystem (MT) fungerar konsekvent bra på ren, in-domänisk text. Men mänskligt genererad text, särskilt inom sociala medier, är full av skrivfel, slang, dialekt, idiolekt och annat buller som kan ha en katastrofal inverkan på exaktheten i produktionen översättning. I detta papper använder vi maskinöversättningen av datasetet Noisy Text (MTNT) (Michel och Neubig, 2018) för att förbättra robustheten hos MT-system genom att efterlikna naturligt förekommande buller i annars rena data. Synteseringsbuller på detta sätt kan vi i slutändan göra ett vanilj-MT-system motståndskraftigt mot naturligt förekommande buller och delvis minska noggrannhetsförlusten till följd av detta.
REF injicerar artificiellt buller i de rena uppgifterna enligt fördelningen av bullriga data.
Improving Robustness of Machine Translation with Synthetic Noise
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}