利用单语数据实现机器翻译的快速领域自适应
计算与语言
2020-10-27 v1
摘要
机器翻译的一个挑战是如何在面对 COVID-19 等突发事件时快速适应未见领域，在这种情况下，将领域内信息及时准确地翻译为多种语言至关重要，但可用的平行数据很少。本文从无监督翻译的角度出发，提出了一种实现快速领域自适应的方法。我们提出的方法仅需领域内单语数据，便可快速应用于在通用领域上训练好的已有翻译系统，在领域内翻译质量上取得显著提升，且在通用领域上下降很少或没有下降。我们还提出了一种针对多领域多语言同时进行自适应的有效流程。据我们所知，这是首个旨在解决无监督多语言领域自适应的尝试。
引用
@article{arxiv.2010.12652,
title = {Rapid Domain Adaptation for Machine Translation with Monolingual Data},
author = {Mahdis Mahdieh and Mia Xu Chen and Yuan Cao and Orhan Firat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12652},
year = {2020}
}