Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual Data

• 时间: 2016 ACL
• 作者&机构： School of Informatics, University of Edinburgh

Abstract

• 目标端monolingual数据在提升NMT流畅度上有着重要的作用。
• 通过将monoligual训练数据和back-translation的数据进行配对，我们可以将其作为额外训练平行语料库数据，从而提升NMT的翻译性能。

NMT Training with Monolingual Training Data

两种做法：

• providing monolingual training examples with an empty(dummy) source sentence.
• back-translation