I detta arbete utbildar vi en textreparationsmodell som en post-processor för neural maskinöversättning (NMT). Målet med reparationsmodellen är att korrigera typiska fel som införts genom översättningsprocessen, och omvandla den "translaterade" produktionen till naturlig text. Reparationsmodellen är tränad på enspråkig data som har översatts genom engelska, för att härma fel som liknar dem som infördes av NMT. Med en utbildad reparationsmodell tillämpar vi den på produktionen av befintliga NMT-system. Vi utför experiment för både WMT18 engelska→Tyska och WMT16 engelska→Rumänska uppgiften. Dessutom tillämpar vi reparationsmodellen på resultatet av de senaste WMT-utvärderingskampanjerna. Vi ser kvalitetsförbättringar av alla uppgifter på upp till 2,5 BLEU-punkter.
REF föreslog en post-redigeringsmetod för att omvandla translationese systemoutputs till mer naturlig text.
Text Repair Model for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}