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.
Currey m.fl. REF kopierade målet enspråkig data till källsidan och använde kopierade data för utbildning NMT.
Monolingual Data Improves Low-Resource Neural Machine Translation