I domänanpassning för neural maskinöversättning, översättning prestanda kan dra nytta av att separera funktioner till domän-specifika funktioner och gemensamma funktioner. I detta dokument föreslår vi en metod för att explicit modellera de två typerna av information inom ramen för encoderdecoder för att utnyttja out-ofdomain data i in-domänutbildning. I vår metod upprätthåller vi en privat kodare och en privat dekoder för varje domän som används för att modellera domänspecifik information. Under tiden inför vi en gemensam kodare och en gemensam dekoder som delas av alla domäner som bara kan ha domänoberoende informationsflöde genom. Dessutom lägger vi till en discriminator till den delade kodaren och använder kontradiktorisk utbildning för hela modellen för att förstärka prestandan av informationsseparation och maskinöversättning samtidigt. Experimentella resultat visar att vår metod kan överträffa konkurrenskraftiga baslinjer i hög grad på flera datauppsättningar.
REF behöll inte bara en privat kodare och en privat dekoder för varje domän, utan införde också en gemensam kodare och en gemensam dekoder som delas av alla domäner.
Improving Domain Adaptation Translation with Domain Invariant and Specific Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}