Neural textgenerering, inklusive neural maskinöversättning, bildtextning, och summering, har varit ganska framgångsrik nyligen. Under utbildningen beaktas dock vanligtvis endast en referens för varje exempel, även om det ofta finns flera referenser tillgängliga, t.ex. 4 referenser i NIST MT-utvärderingar, och 5 referenser i bildtextdata. Vi undersöker först flera olika sätt att använda flera mänskliga referenser under utbildningen. Men ännu viktigare, vi föreslår sedan en algoritm för att generera exponentiellt många pseudo-referenser genom att först komprimera befintliga mänskliga referenser till lattices och sedan traversera dem för att generera nya pseudo-referenser. Dessa metoder leder till betydande förbättringar jämfört med starka baslinjer för både maskinöversättning (+1,5 BLEU) och bildtext (+3,1 BLEU / +1,17 CIDER).
REF använder flera referenser och genererar ännu fler pseudoreferenser och förbättrar både maskinöversättning och bildtext.
Multi-Reference Training with Pseudo-References for Neural Translation and Text Generation
{'venue': 'Published in EMNLP 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}