I detta arbete undersöker vi metoder för dataförstärkning för textbaserade uppgifter som neural maskinöversättning (NMT). Vi formulerar utformningen av en policy för dataförstärkning med önskvärda egenskaper som ett optimeringsproblem, och härleder en generisk analyslösning. Denna lösning inte bara subsumerar några befintliga förstärkningsscheman, men också leder till en extremt enkel dataförstärkningsstrategi för NMT: slumpmässigt ersätta ord i både källmeningen och målmeningen med andra slumpmässiga ord från deras motsvarande ordförråd. Vi namnger denna metod SwitchOut. Experiment på tre översättningsdatauppsättningar av olika skalor visar att SwitchOut ger konsekventa förbättringar på cirka 0,5 BLEU, vilket ger bättre eller jämförbara resultat jämfört med starka alternativ som word dropout (Sennrich et al., 2016a). Kod för att genomföra denna metod ingår i bilagan.
REF föreslog att man helt enkelt skulle ersätta slumpmässiga ord med andra ord i ordförråden.