{"id":3316,"date":"2016-12-19T09:48:10","date_gmt":"2016-12-19T08:48:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/?post_type=paper&#038;p=3316"},"modified":"2023-11-16T17:58:54","modified_gmt":"2023-11-16T16:58:54","slug":"domain-specialization-a-post-training-domain-adaptation-for-neural-machine-translation","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/de\/ressourcen\/papers-and-publications\/domain-specialization-a-post-training-domain-adaptation-for-neural-machine-translation\/","title":{"rendered":"Domain-Spezialisierung: eine nachtrainierende Domain-Adaption f\u00fcr neuronale maschinelle \u00dcbersetzung"},"content":{"rendered":"<p>Die Anpassung von Dom\u00e4nen ist ein zentrales Merkmal der maschinellen \u00dcbersetzung. In der Regel umfasst es die Anpassung von Terminologie, Dom\u00e4nen und Stilen, insbesondere f\u00fcr die Nachbearbeitung durch den Benutzer bei computergest\u00fctzter \u00dcbersetzung (CAT). Mit Neural Machine Translation (NMT) f\u00fchren wir eine neue Vorstellung von Dom\u00e4nenanpassung ein, die wir \u201eSpezialisierung\u201c nennen und die vielversprechende Ergebnisse sowohl in der Lerngeschwindigkeit als auch in der Anpassungsgenauigkeit zeigt. In diesem Papier schlagen wir vor, diesen Ansatz unter verschiedenen Gesichtspunkten zu untersuchen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Anpassung von Dom\u00e4nen ist ein Hauptmerkmal der maschinellen \u00dcbersetzung. Sie umfasst in der Regel die Anpassung von Terminologie, Dom\u00e4nen und Stilen, insbesondere f\u00fcr Nachbearbeitungsworkflows in der computergest\u00fctzten \u00dcbersetzung (CAT). Mit Neural Machine Translation (NMT) f\u00fchren wir eine neue Vorstellung der Domain-Anpassung ein, die wir \"Spezialisierung\" nennen und die viel versprechende Ergebnisse sowohl in der Lerngeschwindigkeit zeigt ... <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/de\/ressourcen\/papers-and-publications\/domain-specialization-a-post-training-domain-adaptation-for-neural-machine-translation\/\">Fortsetzung<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3316","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3316","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/paper"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/paper"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3316"}],"curies":[{"name":"WP","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}