玉Kilin
玉Kilin

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

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