COLINGNov, 2020
低资源神经机器翻译的动态课程学习
Dynamic Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation
Chen Xu, Bojie Hu, Yufan Jiang, Kai Feng, Zeyang Wang...
TL;DR本研究提出一种动态课程学习方法,通过衡量模型的收益和能力来调整训练样本的顺序,从而使训练低资源神经机器翻译模型更加高效。在 Transformer-based 系统上的实验结果表明,该方法优于几个强基线,并适用于不同大小的 low-resource 机器翻译基准。