Intelligent val av träningsdata har visat sig vara en framgångsrik teknik för att samtidigt öka utbildningens effektivitet och översättningsprestanda för frasbaserad maskinöversättning (PBMT). Med den senaste ökningen av populariteten för neural maskinöversättning (NMT), utforskar vi i detta papper i vilken utsträckning och hur NMT kan också dra nytta av dataval. Medan toppmoderna dataval (Axelrod et al., 2011) genomgående presterar bra för PBMT, visar vi att vinsterna är betydligt lägre för NMT. Därefter introducerar vi dynamiskt dataval för NMT, en metod där vi varierar den valda delmängd av träningsdata mellan olika träningsperioder. Våra experiment visar att de bästa resultaten uppnås när man tillämpar en teknik som vi kallar gradvis finjustering, med förbättringar upp till +2,6 BLEU jämfört med den ursprungliga datainsamlingsmetoden och upp till +3,1 BLEU över en allmän baslinje.
Nyligen utförde REF dynamiskt dataval under utbildningen en NMT.
Dynamic Data Selection for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}