Förstainstansrättens viktning har i stor utsträckning tillämpats på formuleringsbaserad maskinöversättningsdomänanpassning. Det är dock utmanande att applicera på Neural Machine Translation (NMT) direkt, eftersom NMT inte är en linjär modell. I detta dokument föreslås två exempel på viktningsteknik, dvs. viktning av meningar och viktning av domäner med en dynamisk viktningsstrategi, för anpassning av NMT-domäner. Empiriska resultat av IWSLT EnglishTyska/Franska uppgifter visar att de föreslagna metoderna avsevärt kan förbättra NMT-prestandan med upp till 2,7–6,7 BLEU-poäng och överträffa de befintliga basvärdena med upp till 1,6–3,6 BLEU-poäng.
Dessutom föreslog Ref flera menings- och områdesvägningsmetoder med en dynamisk viktinlärningsstrategi.
Instance Weighting for Neural Machine Translation Domain Adaptation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}