Taking a deeper look at the type of data we are presented with in machine translation, we can better understand how these applications can be mapped to machine learning techniques. For example, if we have a parallel dataset in the space of machine translation, then we have its equivalent in supervised learning. Second, we could have monolingual data in machine translation–this translates to semi-supervised learning within the machine learning framework. Third, if we have multiple language paris in machine translation, we can closely compare this to multi-task learning within the ML space. And lastly, if we have multiple domains in machine translation, we can compare this to domain adaptation in machine learning. When you have many domains, you naturally also want to use different domain adaptation techniques
En examinant de plus près le type de données qui nous sont présentées dans le domaine de la traduction automatique, nous pouvons mieux comprendre comment ces applications peuvent être mises en correspondance avec les techniques d’apprentissage automatique. Par exemple, si nous avons un jeu de données parallèles dans l’espace de la traduction automatique, nous avons son équivalent dans l’apprentissage supervisé. Deuxièmement, nous pourrions avoir des données monolingues en traduction automatique, ce qui se traduit par un apprentissage semi-supervisé dans le cadre de l’apprentissage automatique. Troisièmement, si nous avons des paires multilingues dans la traduction automatique, nous pouvons comparer cela à l’apprentissage multi-tâches. Et enfin, si nous avons plusieurs domaines en traduction automatique, nous pouvons comparer cela à l’adaptation de domaine dans l’apprentissage automatique. Lorsque vous avez plusieurs domaines, vous souhaitez naturellement utiliser différentes techniques d’adaptation.