Medan modern maskinöversättning har förlitat sig på stora parallella corpora, har ett nyligen utfört arbete har lyckats träna Neural Machine Translation (NMT) system från enspråkig corpora endast (Artetxe et al., 2018c;. Trots den potential som detta tillvägagångssätt har för miljöer med låga resurser ligger befintliga system långt efter sina övervakade motparter, vilket begränsar deras praktiska intresse. I detta dokument föreslår vi ett alternativt tillvägagångssätt baserat på frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT) som avsevärt minskar klyftan med övervakade system. Vår metod drar nytta av den modulära arkitekturen hos SMT: vi framkallar först en frastabell från enspråkig korpora genom tvärspråkiga inbäddningsmappar, kombinerar den med en n-gram språkmodell och finjusterade hyperparametrar genom en oövervakad MERT-variant. Dessutom förbättrar iterativ backtranslation resultaten ytterligare, vilket ger, till exempel, 14.08 och 26.22 BLEU poäng i WMT 2014 engelsk-tyska respektive engelsk-franska, en förbättring av mer än 7-10 BLEU poäng jämfört med tidigare oövervakade system, och att stänga gapet med övervakade SMT (Moses utbildade på Europarl) ner till 2-5 BLEU poäng. Vårt genomförande finns tillgängligt på https:// github.com/artetxem/monoses.
Ref har nyligen föreslagit ett oövervakat system för översättning av statistiska maskiner.
Unsupervised Statistical Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}