EMNLPOct, 2019

神经机器翻译的领域差异适应

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TL;DR本文介绍了『Domain Differential Adaptation（DDA）』的框架，该框架通过使用相关任务中的模型直接建模不同领域之间的差异，从而成功地应用于神经机器翻译的领域自适应中，并在多个实验设置中实现比其他替代方法更好的改进效果。
neural networksdomain adaptationdomain differential adaptationneural machine translationexperimental results
发现论文，激发创造
  • 高效推断的动态领域自适应

    本文提出了一种动态域自适应框架（DDA），该框架可以在低资源情况下实现高效的目标推理，并继承域适应所带来的有利泛化能力，同时应用领域混淆约束来提高适应性能。

    Mar, 2021

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020

  • 参数增强的神经网络域适应

    本文提出了一种简单的领域自适应方法，可以应用于使用交叉熵损失训练的神经网络，在字幕数据集上展示了该方法相对于其他领域自适应方法的表现提高。

    Jul, 2016

  • 更多就是更好：多源深度域适应

    在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

    May, 2024

  • 领域专门化：神经机器翻译的后训练领域适应

    本文提出了一种在机器翻译中称之为 “专业化” 的领域适应方法，对该方法进行了探索，并发现其在学习速度和适应精度方面的结果表现出色。该方法尤其适用于计算机辅助翻译（CAT）中的人类后期编辑工作流程，特别是在术语、领域和风格适应方面。

    Dec, 2016

  • 领域自适应简介

    本文关注的是无监督领域适应问题，该问题中只在源域内提供标签。文章试图从不同角度解释领域适应的类别，并提出了一些成功的浅层和深层领域适应方法。

    Oct, 2020

  • 面向神经机器翻译的无监督领域自适应与领域感知特征嵌入

    提出一种通过使用语言建模来学习领域感知特征嵌入，在多个实验中提高神经机器翻译性能的方法，该方法允许使用者指定特定领域的文本表示。

    Aug, 2019

  • 神经机器翻译的领域自适应调查

    本文全面调查总结了当前最先进的神经机器翻译领域适应技术，旨在解决场景中特定领域缺乏相应语料库而导致自然语言翻译效果下降的问题。

    Jun, 2018

  • 神经网络的领域对抗性训练

    本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。

    May, 2015

  • 基于词典的跨领域神经机器翻译数据增强

    本文提出了一种基于词典的数据增强方法，用于跨领域神经机器翻译。通过生成大规模的伪 IND 平行语料库，可以增强一般域训练的基线 NMT 模型，实验结果表明，DDA 增强的 NMT 模型表现出一致显著的改进，胜过基线模型 3.75-11.53 BLEU。

    Apr, 2020