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教師なしで翻訳を行う試み。ソース・ターゲットでそれぞれノイズを入れた文を復元するEncoder-Decoderを作成し、翻訳結果(+ノイズ)をターゲットのEncoderで潜在表現にしたものがソースのDecoderで復元できるよう学習する。ソース/ターゲットの潜在空間が近しくなるよう、敵対的学習のlossを加えている
https://openreview.net/forum?id=rkYTTf-AZ
Guillaume Lample, Alexis Conneau, Ludovic Denoyer, Marc'Aurelio Ranzato
2018/1/30 ICLR2018
こちらに解説記事あり。ただ、一番解説が必要なところ(翻訳したテキストから翻訳前の元文を復元する箇所)がおざなりではある。
https://buzzrobot.com/machine-translation-without-the-data-21846fecc4c0
一言でいうと
教師なしで翻訳を行う試み。ソース・ターゲットでそれぞれノイズを入れた文を復元するEncoder-Decoderを作成し、翻訳結果(+ノイズ)をターゲットのEncoderで潜在表現にしたものがソースのDecoderで復元できるよう学習する。ソース/ターゲットの潜在空間が近しくなるよう、敵対的学習のlossを加えている
論文リンク
https://openreview.net/forum?id=rkYTTf-AZ
著者/所属機関
Guillaume Lample, Alexis Conneau, Ludovic Denoyer, Marc'Aurelio Ranzato
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2018/1/30 ICLR2018
概要
新規性・差分
手法
結果
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