[翻译系统鲁棒性]构建一个noise的翻译数据集合

MTNT: A Testbed for Machine Translation of Noisy Text

第一部分制造数据集

• 包含的错误类型，因为是直接从reddit上爬的数据，因此数据本身就具有很大的自然状态下的噪音。
  

  
  

• 对比语料，可以认为是纯净的数据。

  
  
  

• 对从reddit上面爬下来的数据进行过滤。
  

  

• 然后进行Normalization，这一步骤只是为了检测出有什么noise()即下面的对数据进行分析的步骤，在release的comments上没有进行Normalization
  

  
  

• 只保留至少有一个OOV（相比于纯净数据集）的句子
  

  

• 使用Language model选出置信度below 1%100的句子，认为这些数据是有噪音的数据。
  

  

• 然后移除重复的句子，为了让句子的噪声不要太大然后选出LM得分在5-70 percentile的句子，最后随机挑选15000个samples。
  

  

第二部分

接着把这些数据让专业人士翻译，人工清除测试集中的翻译错误。

• 上面那么多轮筛选，没被选中的句子构成了单语语料

  
  

• 对数据集进行分析

  
  
• 与现有测试集进行对比，发现noise的比例大增，这正是我们所需要的
  
  
• 使用的是最简单的翻译模型加上BPE
  
• 实验结果，在noise的训练集上进行finetune也不能在noise的测试集上表现的很好，因此这个数据集是非常有挑战的。
  

• 因为要刷榜，作者强烈要求使用sacreBLEU

  
  
• finetune的超参数。
  

结论

说明自己的数据集是一个好的数据集