要約
私たちは、WMT 2016の共有ニュース翻訳タスクに参加するために、4つの言語ペア（英語＜＞チェコ語、英語＜＞ドイツ語、英語＜＞ルーマニア語、英語＜＞ロシア語）の双方向で訓練されたニューラル翻訳システムを構築しました。これらのシステムは、固定したボキャブラリーを使用してオープンボキャブラリ翻訳を行うBPEサブワード分割を用いた注意機構付きエンコーダー-デコーダーに基づいています。私たちは、単一言語のニュースコーパスの自動逆翻訳を追加の訓練データとして使用すること、広範なドロップアウト技術、および目標双方向モデルについて実験を行いました。報告されているすべての手法は大幅な改善をもたらし、ベースラインシステムに対して4.3～11.2 BLEUポイントの向上が見られました。人間による評価では、私たちのシステムは参加した8つの翻訳方向のうち7つで最優秀（または同率最優秀）制約付きシステムと評価されました。