Övertilliten på stora parallella korpora begränsar avsevärt tillämpligheten av maskinöversättningssystem till majoriteten av språkpar. Back-översättning har dominerande använts i tidigare metoder för oövervakad neural maskin översättning, där pseudo mening par genereras för att träna modellerna med en rekonstruktion förlust. Men pseudomeningar är vanligtvis av låg kvalitet eftersom översättningsfel ackumuleras under utbildningen. För att undvika denna grundläggande fråga föreslår vi ett alternativ, men mer effektivt, tillvägagångssätt, för att extrahera och sedan redigera verkliga meningar från målet enspråkig corpora. Dessutom inför vi en jämförande översättningsförlust för att utvärdera de översatta mål meningar och därmed träna de oövervakade översättningssystem. Experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet konsekvent överträffar de tidigare toppmoderna oövervakade maskinöversättningssystemen över två riktmärken (engelska-franska och engelskatyska) och två lågresursspråkpar (engelska-romska och engelska-ryska) med mer än 2 (upp till 3,63) BLEU-poäng.
REF föreslår ett alternativ för back-translation,, extrahera-redigera, att extrahera och sedan redigera verkliga meningar från målet enspråkig corpora.
Extract and Edit: An Alternative to Back-Translation for Unsupervised Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}