Feb, 2019
通过合成噪声训练，提高机器翻译的抗自然噪声鲁棒性
Training on Synthetic Noise Improves Robustness to Natural Noise in
Machine Translation
TL;DR本文提出通过引入随机合成的少量噪音来改善机器翻译中源文本字符级别波动的鲁棒性，从而提高对拼写错误等变异的覆盖率。作者表明，通过在训练时使用一些较为简单的合成噪音，可以实现对常见噪音（例如Wikipedia编辑日志中的修正）的鲁棒性，同时不会降低在规范文本上的表现。