La traducci\u00f3n autom\u00e1tica supervisada funciona bien cuando se muestrean los datos del tren y de la prueba de la misma distribuci\u00f3n. Cuando este no es el caso, las t\u00e9cnicas de adaptaci\u00f3n ayudan a garantizar que el conocimiento aprendido de los textos fuera de dominio se generalice a oraciones dentro del dominio. Estudiamos aqu\u00ed un entorno relacionado, la adaptaci\u00f3n multidominio, donde el n\u00famero de dominios es potencialmente grande y la adaptaci\u00f3n por separado a cada dominio desperdiciar\u00eda recursos de capacitaci\u00f3n. Nuestra propuesta transpone a la traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal la t\u00e9cnica de expansi\u00f3n de caracter\u00edsticas de (Daum\u2019{e} III, 2007): a\u00edsla las representaciones l\u00e9xicas de dominios agn\u00f3sticos de las representaciones l\u00e9xicas espec\u00edficas del dominio, al tiempo que comparte la mayor parte de la red entre dominios. Nuestros experimentos utilizan dos arquitecturas y dos pares de idiomas: muestran que nuestro enfoque, aunque simple y computacionalmente econ\u00f3mico, supera varias l\u00edneas de base s\u00f3lidas y ofrece un sistema multidominio que traduce con \u00e9xito textos de diversas fuentes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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