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基于Transformer模型的多语种同时翻译

张中泽  齐洁  
【摘要】:在多语种神经翻译模型中,将不同语种应用于同一翻译模型训练,可以得到比双语种翻译更好的效果,这是由于语言中存在着某些共性所致。然而这些多语种模型的准确率往往参差不齐,这是因为在一个模型的参数空间中不能有效地适应不同的语种,导致某些情况下多语种翻译模型的效果差强人意。尤其是在某一语种数据稀疏的情况下,多语种翻译模型的准确率往往并不能优于双语种,这就与多语种翻译的目的背离了。对于这个问题,我们深入研究,采用部分共享参数的方法,来提高在某一数据稀疏的情况下,多语种翻译模型的准确率。研究发现,在目标语种属于同族语系的情况下,尽可能多的共享参数可以使得稀疏数据多对应语种的翻译准确率大幅提升;而对于目标语种属于不同族语系的情况而言,采用部分参数共享的多语种模型可以使得稀疏数据对应语种的翻译准确率有明显提升。

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