Vi studerar tillämpningen av aktiva inlärningstekniker för översättning av obundna dataströmmar via interaktiv neural maskinöversättning. Huvudidén är att välja, från en obegränsad ström av källstraff, de som är värda att övervakas av en mänsklig agent. Användaren kommer interaktivt att översätta dessa prover. När validerade, dessa data är användbara för att anpassa neurala maskinen översättningsmodell. Vi föreslår två nya metoder för att välja ut de prover som ska valideras. Vi utnyttjar informationen från uppmärksamhetsmekanismen i en neural maskin översättningssystem. Våra experiment visar att införandet av aktiva inlärningstekniker i denna pipeline gör det möjligt att minska den ansträngning som krävs under processen, samtidigt som kvaliteten på översättningssystemet ökar. Dessutom gör den det möjligt att balansera de mänskliga ansträngningar som krävs för att uppnå en viss översättningskvalitet. Dessutom överträffar vårt neurala system klassiskt tillvägagångssätt med stor marginal.
REF use AL i neural maskin översättning.
Active Learning for Interactive Neural Machine Translation of Data Streams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}