Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 92 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9789813297470

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Bibliografische Details

Titel: Joint Training for Neural Machine Translation
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Sep 2019
Erscheinungsjahr: 2019
Sprache: Englisch
ISBN-10: 9813297476
ISBN-13: 9789813297470
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 10 mm
Gewicht: 313 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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.

�ber die Autorin bzw. den 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.

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