Neural Machine Translation (NMT) baserad på encoder-dekoder arkitekturen har nyligen blivit ett nytt paradigm. Forskare har visat att målsidan enspråkig data kan avsevärt förbättra dekoder modellen av NMT. De enspråkiga uppgifterna på källkodssidan utforskas dock inte fullt ut, även om det bör vara lämpligt att stärka NMT:s kodarmodell, särskilt när den parallella corpusen är långt ifrån tillräcklig. I detta dokument föreslår vi två metoder för att fullt ut utnyttja källsidans enspråkiga uppgifter i NMT. Den första metoden använder sig av självlärande algoritm för att generera syntetiska storskaliga parallella data för NMT utbildning. Det andra tillvägagångssättet tillämpar det multi-task lärande ramverket med hjälp av två NMTs för att förutsäga översättningen och de omordnade källsidan monolingual meningar samtidigt. De omfattande försöken visar att de föreslagna metoderna får betydande förbättringar jämfört med den starka uppmärksamhetsbaserade NMT.
REF utnyttjar källsidans enspråkiga data i NMT.
Exploiting Source-side Monolingual Data in Neural Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}