We introduce Bi-SimCut: a simple but effective training strategy to boost neural machine translation (NMT) performance. It consists of two procedures: bidirectional pretraining and unidirectional finetuning. Both procedures utilize SimCut, a simple regularization method that forces the consistency between the output distributions of the original and the cutoff sentence pairs. Without leveraging extra dataset via back-translation or integrating large-scale pretrained model, Bi-SimCut achieves strong translation performance across five translation benchmarks (data sizes range from 160K to 20.2M): BLEU scores of 31.16 for en -> de and 38.37 for de -> en on the IWSLT14 dataset, 30.78 for en -> de and 35.15 for de -> en on the WMT14 dataset, and 27.17 for zh -> en on the WMT17 dataset. SimCut is not a new method, but a version of Cutoff (Shen et al., 2020) simplified and adapted for NMT, and it could be considered as a perturbation-based method. Given the universality and simplicity of SimCut and Bi-SimCut, we believe they can serve as strong baselines for future NMT research.


翻译:我们引入了Bi-SimCut:一个简单而有效的培训战略,以提高神经机翻译(NMT)的性能。它由两个程序组成:双向预培训和单向微调。两种程序都使用SimCut(SimCut),这是一个简单的正规化方法,迫使原始和截断对数的输出分布保持一致。在不通过回译或整合大规模预先培训模型来利用额外数据集的情况下,Bi-SimCut在五个翻译基准(数据大小从160K到20.2M不等)中取得了强有力的翻译性能(数据大小从160K到20.2M不等):在IWSLT14数据集中, en-de和35.37的BLEU分为31.16分,在e- > en > de和38.37分为BLEU分,在IWSLT14数据集中, en-> de和35.15分为30.78分,在WMT14数据集中,和zh - > en-ld14数据集中,以及27.17分为27.17分。Sut a fintranstravation and lishyleximC simC supliviewal-syalliviewsyalsyalsusluslusluslyalsilate andsildsilate and be lippymusildsild.

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