Cross-domain Generalization Performance of a Neural Machine Translation System Incorporating Hierarchical Bayesian Models
Notice bibliographique
Résumé
The study combines hierarchical Bayesian model and adversarial neural network according to the model architecture of neural machine translation, and introduces the domain generalization method based on cross-domain gating to solve the domain generalization problem, and constructs the neural machine translation system based on hierarchical Bayesian model.Translation performance experiments are conducted on this translation system to test the cross-domain generalization performance of the neural machine translation system based on hierarchical Bayesian model in this paper.The translation method of this paper significantly outperforms the baseline system of statistical machine translation in the direction of translation for all the intertranslated languages and medial languages of the European Parliament corpus.The statistical machine translation model and the standard neural machine translation model have maintained a stable performance during the growth of the interpolation coefficients, while the performance of this paper's hierarchical Bayesian-based neural machine translation system grows rapidly to the maximum when the interpolation coefficients grow to 0.3 or 0.4, and its overall average BLEU value always outperforms that of the statistical machine translation model and the standard neural machine translation model.The BLEU values of the hierarchical Bayesian-based neural machine translation system are 35.26%and 34.28% for bidirectional Chinese-English translation, and 26.42% and 25.96% for bi-directional Chinese-Western translation, which are better than those of the neural machine translation based on the attentional mechanism and variational scoring.And the hierarchical Bayesian-based neural machine translation system has strong stability on the translation of low-resource languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».