Medan end-to-end neural maskinöversättning (NMT) har gjort anmärkningsvärda framsteg nyligen, NMT system förlitar sig endast på parallell corpora för parameteruppskattning. Eftersom parallellkorpora vanligtvis är begränsad i kvantitet, kvalitet och täckning, särskilt för lågresursspråk, är det tilltalande att utnyttja enspråkig korpora för att förbättra NMT. Vi föreslår en semiövervakad metod för att utbilda NMT-modeller på konkatering av märkta (parallellkorpora) och omärkta (monolingual corpora) data. Den centrala idén är att rekonstruera enspråkig corpora med hjälp av en autoencoder, där käll-till-mål-och-mål-till-källa översättningsmodeller fungerar som kodare respektive dekoder, respektive. Vårt tillvägagångssätt kan inte bara utnyttja målspråkets enspråkiga korpora, utan också källspråket. Experiment på den kinesisk-engelska datauppsättningen visar att vår strategi uppnår betydande förbättringar jämfört med toppmoderna SMT- och NMT-system.
Å andra sidan, Cheng et al. (2016) införde en auto-encoder ram för att rekonstruera enspråkiga meningar med hjälp av käll-mål och mål-källa NMT modeller REF.
Semi-Supervised Learning for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}