La destilaci\u00f3n del conocimiento se ha aplicado con \u00e9xito recientemente a la traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal. B\u00e1sicamente permite construir redes reducidas, mientras que los sistemas resultantes conservan la mayor parte de la calidad del modelo original. A pesar de que muchos autores informan sobre los beneficios de la destilaci\u00f3n del conocimiento, pocos trabajos discuten las razones reales por las que funciona, especialmente en el contexto de la MT neuronal. En este art\u00edculo, realizamos varios experimentos con el objetivo de comprender por qu\u00e9 y c\u00f3mo la destilaci\u00f3n afecta la precisi\u00f3n en una tarea de traducci\u00f3n ingl\u00e9s-alem\u00e1n. Mostramos que la complejidad de la traducci\u00f3n se reduce realmente cuando se construye un bi-texto destilado\/sintetizado en comparaci\u00f3n con el bi-texto de referencia. Adem\u00e1s, eliminamos los datos ruidosos de las traducciones sintetizadas y fusionamos los datos sintetizados filtrados junto con la referencia original, logrando as\u00ed ganancias de precisi\u00f3n adicionales.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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