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神经机器翻译中的曝光偏差,幻觉翻译与跨域稳定性

⬆⬆⬆ 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 摘要:神经机器翻译中的标准训练策略存在曝光偏差问题。即使已有研究提出缓解曝光偏差方法,但是曝光偏差造成的实际影响仍然存在争议。 本文,我们将曝光偏差与神经机器翻译中另一个广泛讨论的问题,即跨域下产生幻觉翻译联系起来。通过三个数据集多个测试域的实验,我们证实曝光偏差是导致幻觉翻译的原因之一。使用最小风险训练模型,避免暴露偏差,即可减轻幻觉翻译。我们的分析实验解释了为什么曝光偏差在跨域的场景下会造成更严重的问题,并且证实了曝光偏差与束搜索矛盾问题(即增加搜索束宽性能恶化)之间的联系。 本文的实验发现为减少暴露偏差的相关方法提供了一个新的佐证:即使它们不能提高域内测试集的性能,它们仍旧可以提高模型的跨域稳定性。 王朝君,爱丁堡大学,爱丁堡大学信息学院科研助理,导师为Alexandra Birch。主要研究方向神经机器翻译,已在相关领域的国际顶级会议ACL发表论文。 一、幻觉翻译和曝光偏差的概念 本次分享的内容主要是一篇分析文章,这篇文章主要联系了目前领域中的几个理论问题和实际问题,比如:曝光偏差(Exposure Bia...

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最近,因为增加了一些风控措施,导致新人拼团订单接口的 QPS、TPS 下降了约 5%~10%,这还了得! 首先,快速解释一下【新人拼团】活动: 业务简介:顾名思义,新人拼团是由新用户发起的拼团,如果拼团成功,系统会自动奖励新用户一张满 15.1 元减 15 的平台优惠券。 这相当于是无门槛优惠了。每个用户仅有一次机会。新人拼团活动的最大目的主要是为了拉新。 新用户判断标准:是否有支付成功的订单 ? 不是新用户 : 是新用户。 当前问题:由于像这种优惠力度较大的活动很容易被羊毛党、黑产盯上。因此,我们完善了订单风控系统,让黑产无处遁形! 然而由于需要同步调用风控系统,导致整个下单接口的的 QPS、TPS 的指标皆有下降,从性能的角度来看,【新人拼团下单接口】无法满足性能指标要求。因此 CTO 指名点姓让我带头冲锋……冲啊! 问题分析 风控系统的判断一般分为两种:在线同步分析和离线异步分析。在实际业务中,这两者都是必要的。 在线同步分析可以在下单入口处就拦截掉风险,而离线异步分析可以提供更加全面的风险判断基础数据和风险监控能力。 最近我们对在线同步这块的风控规则进行了加强和优化,导致整个新...

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