En legaliseringsteknik baserad på kontradiktorisk perturbation, som ursprungligen utvecklades inom området bildbehandling, har framgångsrikt tillämpats på textklassificeringsuppgifter och har gett attraktiva förbättringar. Vi strävar efter att ytterligare utnyttja denna lovande metodik i mer sofistikerade och kritiska neurala modeller i det naturliga språkbearbetningsområdet, dvs. neural maskinöversättning (NMT) modeller. Det är dock inte trivialt att tillämpa denna metod på sådana modeller. Således undersöker detta papper effektiviteten av flera möjliga konfigurationer av att tillämpa den kontrariska perturbation och avslöjar att den kontraariska legaliseringstekniken kan avsevärt och konsekvent förbättra prestandan hos allmänt använda NMT-modeller, såsom LSTM-baserade och Transformer-baserade modeller.
Ett nyligen utfört arbete REF undersöker effekterna av AT på neural maskinöversättning.
Effective Adversarial Regularization for Neural Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}