I detta dokument beskrivs inlämningen av AMU-gruppen (Adam Mickiewicz University) till uppgiften Automatic Post-Editing (APE) för WMT 2016. Vi utforskar tillämpningen av neurala översättningsmodeller på APE-problemet och uppnår goda resultat genom att behandla olika modeller som komponenter i en log-linjär modell, vilket möjliggör flera ingångar (MT-utmatningen och källan) som avkodas till samma målspråk (post-redigerade översättningar). En enkel strängmatchning straff integrerad i den log-linjära modellen används för att kontrollera för högre trohet med avseende på den råa maskinen översättningsutmatning. För att lösa problemet med för lite träningsdata genererar vi stora mängder artificiella data. Vår inlämning förbättrar över det okorrigerade basvärdet på det osedda testet som fastställs av -3,2 % TER och +5,5 % BLEU och överträffar alla andra system som lämnas in till den delade uppgiften med stor marginal.
REF (vinnaren av WMT16 delade uppgiften) integrerade olika neurala maskinöversättning (NMT) komponenter i en log-linjär modell.
Log-linear Combinations of Monolingual and Bilingual Neural Machine Translation Models for Automatic Post-Editing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}