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Sinopsis
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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Acerca del autor
Yong Cheng is currently a software engineer engaged in research at Google. Before joining Google, he worked as a senior researcher at Tencent AI Lab. He obtained his Ph.D. from the Institute for Interdisciplinary Information Sciences (IIIS) at Tsinghua University in 2017. His research interests focus on neural machine translation and natural language processing.
De la contraportada
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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Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
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Joint Training for Neural Machine Translation.
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Singapore, Springer., 2019
ISBN 10: 9813297476
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Joint Training for Neural Machine Translation
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Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
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Joint Training for Neural Machine Translation
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Springer Nature Singapore Sep 2019, 2019
ISBN 10: 9813297476
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Joint Training For Neural Machine Transl
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Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
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