NTT 面向 WMT19 鲁棒性任务的机器翻译系统
计算与语言
2019-07-10 v1
摘要
本文描述了 NTT 向 WMT19 鲁棒性任务的提交。该任务主要关注噪声文本（如 Twitter 上的帖子）的翻译，这与新闻等典型翻译任务存在不同困难。我们的提交结合了多种技术，包括合成语料库利用、领域自适应以及占位符机制，相较先前基线有显著改进。实验结果表明，占位符机制——在翻译时将包括表情符号与表情在内的非标准词元临时替换为特殊占位符词元——即使面对噪声文本也能提升翻译精度。
引用
@article{arxiv.1907.03927,
title = {NTT's Machine Translation Systems for WMT19 Robustness Task},
author = {Soichiro Murakami and Makoto Morishita and Tsutomu Hirao and Masaaki Nagata},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.03927},
year = {2019}
}
备注
submitted to WMT 2019