Abstrakt. Dataval har visat sin förtjänst för att förbättra Neural Machine Translation (NMT), när den tillämpas på autentiska data. Men fördelen med att använda syntetiska data i NMT utbildning, som produceras av den populära back-translation teknik, väcker frågan om dataval också kan vara användbart för syntetiska data? I detta arbete använder vi sällan n-gram Recovery (INR) och Feature Decay Algorithms (FDA), två transduktiva metoder för data urval för att få delmängder av meningar från syntetiska data. Dessa metoder säkerställer att valda meningar delar n-gram med testuppsättningen så att NMT-modellen kan anpassas för att översätta den. Utföra dataval på bakåtöversatt data skapar nya utmaningar eftersom källsidan kan innehålla buller som härrör från den modell som används i back-translation. Därför blir det svårare att hitta ngram som finns i testsetet. Trots det visar vi i vårt arbete att det är bra att anpassa en modell med ett urval av syntetiska data.
I själva verket kan BT-data användas för att förbättra NMT-modeller REF när de väljs på lämpligt sätt.
Adaptation of Machine Translation Models with Back-translated Data using Transductive Data Selection Methods
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}