Nya metoder till Automatic Postitation (APE) av Machine Translation (MT) har visat att bästa resultat erhålls av neurala multi-source modeller som korrigerar rå MT utdata genom att också överväga information från motsvarande käll mening. För detta ändamål presenterar vi för första gången en neural multi-source APE-modell baserad på Transformer-arkitekturen. Dessutom använder vi förlustfunktioner på sekvensnivå för att undvika exponeringsfördel under utbildningen och för att vara förenliga med de automatiska mätvärden som används för uppgiften. Dessa är huvuddragen i våra bidrag till WMT 2018 APE gemensamma uppgiften, där vi deltog både i PBSMT subtask (dvs.. Korrigering av MT-utgångar från ett frasbaserat system) och i NMT-deluppgiften (dvs. korrigering av neurala utgångar). I den första deluppgiften, vårt system förbättrar över baslinjen upp till -5.3 TER och +8.23 BLEU poäng ranking andra av 11 inlämnade körningar. I den andra, som kännetecknas av den högre kvaliteten på de ursprungliga översättningarna, rapporterar vi lägre men statistiskt signifikanta vinster (upp till -0,38 TER och +0,8 BLEU), rankning först av 10 inlagor.
Det vinnande teamet för NMT-uppgiften i WMT 2018 REF använder förlustfunktioner på sekvensnivå för att undvika exponeringsfördel under utbildningen och för att överensstämma med de automatiska utvärderingsmåtten.
Multi-source transformer with combined losses for automatic post editing
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}