Maskinöversättning har nyligen uppnått imponerande prestanda tack vare den senaste tidens framsteg i djupt lärande och tillgången till storskalig parallell corpora. Det har gjorts många försök att utvidga dessa framgångar till språkpar med låga resurser, men kräver tiotusentals parallella meningar. I detta arbete tar vi denna forskningsriktning till ytterligheten och undersöker om det är möjligt att lära sig att översätta även utan parallelldata. Vi föreslår en modell som tar meningar från enspråkig korpora på två olika språk och kartlägger dem i samma latenta utrymme. Genom att lära sig att rekonstruera på båda språken från detta gemensamma utrymme lär sig modellen effektivt att översätta utan att använda några märkta data. Vi visar vår modell på två allmänt använda dataset och två språkpar, som rapporterar BLEU poäng upp till 32,8, utan att använda en enda parallell mening vid utbildningstid.
Lample m.fl. I REF föreslås en modell som tar meningar från enspråkig korpora från båda språken och kartlägger dem i samma latenta utrymme.
Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}