Karaktärsbaserad neural maskinöversättning (NMT) modeller lindra out-ofvokabulary frågor, lära morfologi, och flytta oss närmare helt end-toend översättningssystem. Tyvärr är de också mycket sköra och lätt vacklar när de presenteras med bullriga data. I detta papper konfronterar vi NMT-modeller med syntetiska och naturliga bullerkällor. Vi finner att state-of-the-art modeller misslyckas med att översätta även måttligt bullriga texter som människor har inga svårigheter att förstå. Vi utforskar två tillvägagångssätt för att öka modellens robusthet: strukturinvarianta ordpresentationer och robust träning på bullriga texter. Vi finner att en modell baserad på ett karaktärskonvolutionellt neuralt nätverk kan samtidigt lära sig representationer robust till flera typer av buller. Karaktärsbaserad neural maskinöversättning (NMT) modeller lindra out-ofvokabulary frågor, lära morfologi, och flytta oss närmare helt end-toend översättningssystem. Tyvärr är de också mycket sköra och lätt vacklar när de presenteras med bullriga data. I detta papper konfronterar vi NMT-modeller med syntetiska och naturliga bullerkällor. Vi finner att state-of-the-art modeller misslyckas med att översätta även måttligt bullriga texter som människor har inga svårigheter att förstå. Vi utforskar två tillvägagångssätt för att öka modellens robusthet: strukturinvarianta ordpresentationer och robust träning på bullriga texter. Vi finner att en modell baserad på ett karaktärskonvolutionellt neuralt nätverk kan samtidigt lära sig representationer robust till flera typer av buller. 1 (ySbHhm), ungefär översätta till en välsignelse för God Morgon, var förvirrad för ABSTRACT Character-baserade neural maskinöversättning (NMT) modeller lindra ut-avvokabulary frågor, lära morfologi, och flytta oss närmare helt end-toend översättningssystem. Tyvärr är de också mycket sköra och lätt vacklar när de presenteras med bullriga data. I detta papper konfronterar vi NMT-modeller med syntetiska och naturliga bullerkällor. Vi finner att state-of-the-art modeller misslyckas med att översätta även måttligt bullriga texter som människor har inga svårigheter att förstå. Vi utforskar två tillvägagångssätt för att öka modellens robusthet: strukturinvarianta ordpresentationer och robust träning på bullriga texter. Vi finner att en modell baserad på ett karaktärskonvolutionellt neuralt nätverk kan samtidigt lära sig representationer robust till flera typer av buller.
På samma sätt studerade REF hur syntetiskt och naturligt buller påverkar tecken-nivå maskinöversättning.
Synthetic and Natural Noise Both Break Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}