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 \item {\small\sffamily\bfnew{转述}}{\color{red} 许：没有找到NMT上进行数据增强的强相关工作，如果内容较少就放在扩展阅读，找到其他内容的话再扩充}
 
-\parinterval 相比上述两种方法只是对句子做轻微的修改，{\small\bfnew{转述}}(Paraphrasing)\index{转述}\index{Paraphrasing}方法考虑到了自然语言表达的多样性，通过对原始句子进行改写，使用不同的句式来传达相同含义的信息\upcite{DBLP:journals/coling/BhagatH13,2010Generating}。比如对于“东北大学NLP实验室的室训是精益求精、百炼成钢。”这句话，可以使用其他的句式来表达同样的含义，“精益求精、百炼成钢是东北大学NLP实验室的室训。”。转述在机器翻译任务上得到了广泛引用，比如\upcite{DBLP:conf/wmt/GuoH19,DBLP:conf/acl/ZhouSW19,DBLP:conf/eacl/LapataSM17}。通过转述方法对原始的双语数据进行改写，训练数据可以覆盖更多的语言学现象，同时由于每个句子可以对应多个不同的翻译，可以避免模型过拟合，提高泛化能力。
+\parinterval 相比上述两种方法只是对句子做轻微的修改，{\small\bfnew{转述}}(Paraphrasing)\index{转述}\index{Paraphrasing}方法考虑到了自然语言表达的多样性，通过对原始句子进行改写，使用不同的句式来传达相同含义的信息\upcite{DBLP:journals/coling/BhagatH13,2010Generating}。比如对于“东北大学NLP实验室的室训是精益求精、百炼成钢。”这句话，可以使用其他的句式来表达同样的含义，“精益求精、百炼成钢是东北大学NLP实验室的室训”。转述在机器翻译任务上得到了广泛引用\upcite{DBLP:conf/wmt/GuoH19,DBLP:conf/acl/ZhouSW19,DBLP:conf/eacl/LapataSM17}。通过转述方法对原始的双语数据进行改写，训练数据可以覆盖更多的语言学现象，同时由于每个句子可以对应多个不同的翻译，可以避免模型过拟合，提高泛化能力。
 
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