Joint Training for Neural Machine Translation
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
06.09.2019
Abbildungen
XIII, 78 p. 23 illus., 9 illus. in color.
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
78
Maße (L/B/H)
24,1/16/1 cm
Gewicht
260 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-3297-47-0
This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.
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