META-MT是一种基于元学习的方法,用于适应神经机器翻译系统(NMT)。通过在模拟的离线元训练领域适应任务的基础上学习如何适应新的未见过的领域,META-MT可以在很少的领域样例可用时显著优于经典的领域适应。
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