Domänanpassning är en stor utmaning för neural maskinöversättning (NMT). Med tanke på okända ord eller nya domäner tenderar NMT-system att generera flytande översättningar på bekostnad av tillräcklighet. Vi presenterar en stack-baserad lattice sökning algoritm för NMT och visar att begränsa dess sökutrymme med lattices som genereras av fras-baserad maskinöversättning (PBMT) förbättrar robustheten. Vi rapporterar konsekventa BLEU poängvinster över fyra olika domänanpassningsuppgifter som omfattar medicinska, IT, Koranen, eller texttexter.
REF föreslog en lattice-sökalgoritm för NMT-anpassning, men denna algoritm förutsätter tillgång till lattices som genereras från en frasbaserad maskinöversättningssystem.
Neural Lattice Search for Domain Adaptation in Machine Translation
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}