完全混淆MT类别和对模型的影响

Question

我正在尝试在Microsoft Hub中训练引擎，同时利用明显更好的Neural vs SMT技术。在https://translator.microsoft.com/neural/上进行测试时，我很清楚神经系统是我想要的。

但是，@ hub.microsofttranslator.com/Help/Download/Microsoft%20Translator%20Hub%20User%20Guide.pdf中心的文档令人困惑：

第7页，第2.3.1段说明

  

该类别为您的项目标识域 - 您要使用的术语的一般区域。请选择最适合您的文档类型的类别。

     

在某些情况下，您选择的类别会直接影响集线器的行为：

     

  
• 如果选择“技术”并选择使用Microsoft模型，则集线器将使用与所有其他类别不同的​​基础模型集。
  
• 如果选择“语音”，集线器将使用经过优化的模型来处理语音识别系统的输出。
  
• 任何其他类别选择都使用“常规”Microsoft模型，并在您的类别ID中用作标识符。
  

但是在第51页，它与该陈述完全矛盾，并说：

  

问：我在创建项目时选择了“技术”类别。当我为这个项目培训系统时   选中“使用Microsoft模型”选项，培训是否会使用Microsoft的技术模型？

     

答：不。此时，“使用Microsoft模型”的选择总是调用一般的训练数据，与Bing Translator相同。类别选择仅用于识别您的目的，但到目前为止，在培训或翻译期间对行为没有影响。这将在即将发布的版本中发生变化。

有人可以解决这个问题吗？我需要选择哪种类别和“使用MS模型”选项以获得我正在寻找的“好”神经MT输出？

谢谢！

@Chris_Wendt最近在另一篇文章中写道：

  

在API调用中使用参数＆amp; category = generalnn将产生与您在Bing UI中看到的相同的结果。注意标记的内容。使用默认类别值，空白或“常规”更好地处理标记。

我正在使用适用于Microsoft翻译的SDL Trados 2017插件。我有办法传递这个参数吗？

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Answer 1

你可以通过＆＃34; generalnn＆＃34;或者您在集线器中的类别ID字段中的集线器自定义系统ID，或任何其他允许您设置类别值的TM工具。此时神经系统无法自定义，但您可以像使用自定义系统一样使用它。

Answer 2

现在可以使用新的preview of Custom Translator自定义神经系统。您需要使用Microsoft Translator Text API v3，自定义转换程序支持NMT languages的语言对。