Detta dokument beskriver CAiRE s underkastelse till oövervakade maskinöversättning spår av WMT'19 nyheter delad uppgift från tyska till tjeckiska. Vi använder en frasbaserad statistisk maskinöversättning (PBSMT) modell och en förtränad språkmodell för att kombinera ord-nivå neural maskin översättning (NMT) och subword-nivå NMT modeller utan att använda några parallella data. Vi föreslår att lösa den morfologiska rikedom problem språk genom utbildning byte-par kodning (BPE) inbäddningar för tyska och tjeckiska separat, och de är anpassade med hjälp av MUSE (Conneau et al., 2018). För att säkerställa att översättningarna blir smidiga och konsekventa föreslås en omskolningsmekanism som återanvänder den förutbildade språkmodellen för att välja de översättningskandidater som genereras genom strålsökning. Dessutom tillämpas en rad förbearbetnings- och efterbearbetningsmetoder för att förbättra kvaliteten på de slutliga översättningarna.
REF föreslås att utnyttja ord och underord inbäddningar i tillämpningen av oövervakad maskinöversättning.
Incorporating Word and Subword Units in Unsupervised Machine Translation Using Language Model Rescoring
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}