أصبحت الترجمة المرجودة (BT) واحدة من مكونات الأمر الواقع في الترجمة الآلية العصبية غير المنشأة (UNMT)، ويجعل صراحة لديها القدرة على الترجمة. ومع ذلك، يتم التعامل مع جميع النصوص الثنائية الزائفة التي تم إنشاؤها بواسطة BT بنفس القدر كبيانات نظيفة أثناء
التحسين دون النظر في تنوع الجودة، مما يؤدي إلى التقارب البطيء وأداء الترجمة المحدود. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح طريقة تعلم المناهج الدراسية للاستفادة تدريجيا من النصوص الثنائية الزائفة القائمة على جودتها من التعبيات المتعددة. على وجه التحديد، نقوم أولا بتطبيق تضمين كلمة crosslingual لحساب صعوبة الترجمة المحتملة (الجودة) للجمل الأولية. بعد ذلك، يتم تغذية الجمل في برنامج التعريف الخاص ب UNMT من السهل إلى الدفعة الصلبة عن طريق الدفعة. علاوة على ذلك، بالنظر إلى جودة الجمل / الرموز في دفعة معينة هي متنوعة أيضا، فإننا نتخذ النموذج نفسه لحساب درجات الجودة المحبوبة بشكل جيد، والتي يتم تقديمها كعامل تعليمي لموازنة مساهمات أجزاء مختلفة عند فقد الحوسبة وتشجيعها نموذج UNMT للتركيز على البيانات الزائفة بجودة أعلى. النتائج التجريبية على WMT 14 EN-FR، WMT 14 EN-DE، WMT 16 EN-RO، و LDC EN-ZH توضح أن الطريقة المقترحة تحقق تحسينات ثابتة مع سرعة التقارب الأسرع.
طرق ناجحة للترجمة الآلية العصبية غير المنشأة (UNMT) توظف الاحتجاج عبر اللغات عبر الإشراف الذاتي، في كثير من الأحيان في شكل نمذجة لغة ملمقة أو مهمة توليد التسلسل، والتي تتطلب نموذج محاذاة التمثيلات المعجمية والفوضيةاللغتين.بينما يعمل الاحتجاج عبر اللغ
ات اللغوي لغات مماثلة مع كوربورا وفيرة، فإنه يؤدي بشكل سيئ في اللغات المنخفضة والبستية.أظهرت الأبحاث السابقة أن هذا هو أن التمثيلات غير محاذاة بما فيه الكفاية.في هذه الورقة، نعزز نموذج اللغة الملثملة ثنائية اللغة بإحاطا بمعلومات على المستوى المعجمي باستخدام تضيير الكلمات الفرعية عبر مستوى المستوى.توضح النتائج التجريبية الأداء المحسن على حد سواء على نظام التعمير (ما يصل إلى 4.5 بلو) وتحليل المعجم الثنائي اللغة باستخدام طريقتنا مقارنة بناس خط الأساس.
