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迈向生产环境中的全规模神经机器翻译：Booking.com 用例

计算与语言 2017-09-26 v2

作者: Pavel Levin , Nishikant Dhanuka , Talaat Khalil , Fedor Kovalev , Maxim Khalilov

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摘要

尽管神经机器翻译（NMT）研究已取得显著进展，但关于其在实践中的开发与评估的报告并不多。本文通过展示我们在大型电子商务环境中构建内部旅游领域 NMT 系统的一些发现，试图填补这一空白。我们涵盖的三个主要主题是优化与训练（包括不同的优化策略和语料库规模）、处理真实世界内容以及评估结果。

关键词

神经机器翻译生产环境电子商务模型优化机器翻译评估

引用

@article{arxiv.1709.05820,
  title  = {Toward a full-scale neural machine translation in production: the Booking.com use case},
  author = {Pavel Levin and Nishikant Dhanuka and Talaat Khalil and Fedor Kovalev and Maxim Khalilov},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1709.05820},
  year   = {2017}
}

备注

11 pages, 4 figures, presented at MT Summit XVI, Commercial MT Users and Translators Track