تقارير هذه الورقة تحسين استخدام البيانات خارج المجال في مهمة الترجمة الطبية الحيوية.حددنا أولا مجموعة بيانات التدريب الموازية باستخدام كلمات مصطلحات Babelnet داخل المجال.بعد ذلك، لزيادة مجموعة التدريب، درسنا آثار بيانات خارج المجال حول مهام الترجمة ا
لطبية الحيوية، وقد أنشأنا مزيجا من مجموعات التدريب داخل المجال والخروج وإضافة بيانات أكثر داخل المجال باستخدامالترجمة إلى الأمام في المهمة الإنجليزية الإسبانية.أخيرا، مع طريقة تحسين BPE بسيطة، قمنا بزيادة عدد الكلمات الفرعية داخل المجال في مجموعة التدريب المختلطة لدينا وتدريب طراز المحول على البيانات التي تم إنشاؤها.تظهر النتائج تحسينات باستخدام طريقة لدينا المقترحة.
تصف هذه الورقة تقديم مختبر Tencent AI المهمة المشتركة WMT2021 على الترجمة الطبية الحيوية في ثمانية اتجاهات اللغة: الإنجليزية والألمانية والفرنسية والفرنسية والإنجليزية والإسبانية والإنجليزية الروسية.استغلنا بديكنات محولات مختلفة واستراتيجيات الترجمة
المرجانية وتحسينها لتحسين جودة الترجمة.بشكل ملموس، نستكشف MBART (ليو وآخرون، 2020) لإظهار فعالية استراتيجية الاحتجاج.تحتل إرسال طلباتنا (Tencent AI Lab Machine Translation، TMT) باللغة الألمانية / الفرنسية / الإسبانية⇒إنجللوي على التوالي وفقا لنتائج التقييم الرسمي من حيث درجات بلو.
