Neural maskinöversättning (NMT) är en djupt lärande baserad metod för maskinöversättning, som ger toppmodern översättning prestanda i scenarier där storskaliga parallella corpora finns tillgängliga. Även om den högkvalitativa och domänspecifika översättningen är avgörande i den verkliga världen, domänspecifika corpora är vanligtvis knappa eller obefintliga, och därmed vanilj NMT fungerar dåligt i sådana scenarier. Domain anpassning som utnyttjar både utanför-domän parallell corpora samt monolingual corpora för in-domain översättning, är mycket viktigt för domänspecifik översättning. I detta dokument ger vi en omfattande undersökning av de senaste teknikerna för domänanpassning för NMT.
REF gav en omfattande översikt över de dominerande teknikerna för domänanpassning för NMT.
A Survey of Domain Adaptation for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}