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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