Vi utbildar en neural maskinöversättning (NMT) system för att både översätta källspråk text och kopiera målspråk text, vilket utnyttjar enspråkig corpora i målspråket. Specifikt skapar vi en bitext från den enspråkiga texten i målspråket så att varje källmening är identisk med målmeningen. Denna kopierade data blandas sedan med parallell corpus och NMT-systemet tränas som vanligt, utan metadata för att särskilja de två inmatningsspråken. Vår föreslagna metod visar sig vara ett effektivt sätt att integrera enspråkiga data i NMT med låga resurser. På turkiska och rumänska engelska översättningsuppgifter ser vi vinster på upp till 1,2 BLEU över en stark baslinje med back-translation. Ytterligare analyser visar att de språkliga fenomenen bakom dessa vinster skiljer sig från och till stor del från ortogonal-tillbaka-översättning, med vår kopierade corpus-metod som förbättrar noggrannheten på namngivna enheter och andra ord som bör förbli identiska mellan käll- och målspråk.
Genom att ändra tillgängliga träningsdata snarare än neural arkitektur, REF finner att utbildning en neural maskin översättningssystem för att göra både översättning och kopiering av målspråk text förbättrar resultaten på låg-resurs neural maskin översättning och lär sig att passera oöversatta ord till målet.
Monolingual Data Improves Low-Resource Neural Machine Translation