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English(EN) Embedding Initialization for Unseen Low-resource Languages in Multilingual NMT: A Case Study on Limbum-English Translation

新方法改进了NMT模型中低资源语言的翻译

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新方法，用于在多语言神经机器翻译模型中为低资源语言初始化嵌入。该方法通过对模型中已有的类型学上相关的语言的嵌入进行平均，并在林布姆-英语翻译上进行了测试。新方法取得了与使用单语代理相当的性能，显著优于从头开始训练的Transformer，并展示了多语言迁移对于极低资源语言的强大作用。 AI

影响 这项研究为改进大型多语言NMT模型中数千种不支持的语言的翻译质量提供了一种有原则的方法。

排序理由 该集群基于一篇学术论文，详细介绍了一种改进低资源语言机器翻译的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新方法改进了NMT模型中低资源语言的翻译

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Samiratu Ntohsi, Neza David Tuyishimire, Anesu Kafesu, Marvin Ogore, Samuel Oluwajunwonlo Babalola, Oche Ankeli ·

    多语言神经机器翻译中未见低资源语言的嵌入初始化：以Limbum-英语翻译为例

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