问题描述
我正在使用Microsoft Custom Translator，并以tmx格式提供培训数据。我的训练数据有一些冲突。例如，我有英语到德语的训练数据，其中有重复的英语字符串，但是这些重复的英语字符串的德语翻译是不同的。在这种情况下，它将如何影响模型？
解决方法
只要一侧是不同的，它们仅仅是替代的翻译，并且始终存在。替代方案将保留，并影响结果模型中的概率。
,我将详细介绍我们尊敬的Microsoft Translator同事的官方认可答案。
是的，它经常发生，是的，它将影响结果模型中的概率。
那好吗？ 要视情况而定。
是的，由于不同的上下文（尤其是在短字符串上）会导致目标端冲突，但也经常有其他原因，并且存在不合理的不一致之处。
最好实际查看目标端的冲突，并根据冲突的类型和场景（整体数据集，期望的行为和通用行为）做出执行决策系统。
在某些情况下，训练数据中的目标方冲突是可取的或无害的，但至少在某些情况下，这是有害的或权衡取舍。
例如，缺少重音符号，错误的编码，讨厌的隐藏字符或其他非人类可读的差异，例如双角括号，冲突的语言环境，未翻译的句段，更新样式准则等，大多数都是有害的冲突。一种变体可能是本地化单元，而另一种则没有。而且，经常有一种变体就是不好的翻译。
通常，这些直接冲突（即具有相同确切来源的句段之间的冲突，可以通过简单的脚本找到）是关于更广泛的数据集中冲突的线索-除非您知道什么，否则很难找到您正在寻找。
在更多的1：1翻译和翻译之间，在准确性和流利度之间存在折衷。前者的名字不好，但风险较小且更可靠。
决策可能是删除，解析或规范化，或者是调试数据集和数据管道。
只需将所有内容扔进黑匣子，并在Manning和Schütze1999的《我们信任的深度学习》中抱怨三遍，那么只有在规模（训练定制模型的频率而不是数量）上才有意义培训数据的数量如此之高，以至于无法进行基本的尽职调查。
要真正知道，您可能需要训练有无冲突的系统，并进行评估和比较。
另一方面，源侧的噪声和冲突甚至不是真正的冲突，通常是安全的，甚至可以包括在内。他们仍然值得一看。