One way to leverage an additional dataset is by trying to model p(x) with a semi-supervised approach. One way to model p(x) is via the denoising of an auto-encoder. This is particularly useful because the encoder and decoder share a similar machine translation methodology. In the semi-supervised learning approach, going from English to Nepali, we have:
Une façon d’exploiter un jeu de données supplémentaire est d’essayer de modéliser p(x) avec une approche semi-supervisée. Une façon de modéliser p(x) est via un auto-encodeur débruiteur (DAE pour denoising auto-encoder). Cette méthode est particulièrement utile car l’encodeur et le décodeur partagent une méthodologie de traduction automatique similaire. Dans l’approche d’apprentissage semi-supervisé, en passant de l’anglais au népalais, nous avons :