Problemet med en total avsaknad av parallella data är närvarande för ett stort antal språkpar och kan allvarligt skada kvaliteten på maskinöversättning. Vi beskriver en språkoberoende metod för att möjliggöra maskinöversättning mellan ett lågresursspråk (LRL) och ett tredje språk, t.ex. Engelska. Vi behandlar fall av LRL där det inte finns några lättillgängliga parallella data mellan lågresursspråket och något annat språk, men det finns gott om utbildningsdata mellan ett närbesläktat högresursspråk (HRL) och det tredje språket. Vi utnyttjar likheterna mellan HRL och LRL för att omvandla HRL-data till data som liknar LRL med hjälp av translitterering. Translittereringsmodellerna är utbildade på translittereringspar som extraheras från Wikipedias artikeltitlar. Därefter skickar vi automatiskt tillbaka enspråkig LRL-data med modellerna tränade på translittererade HRL-data och använder den resulterande parallella corpus för att träna våra slutliga modeller. Vår metod uppnår betydande förbättringar i översättningskvalitet, nära de resultat som kan uppnås genom ett allmänt syfte neural maskinöversättningssystem utbildad på en betydande mängd parallella data. Dessutom är metoden inte beroende av förekomsten av parallella data för utbildning, utan försöker att bootstrap redan befintliga resurser på ett relaterat språk.
Tillbaka översättning används för att generera en pseudo-HRL från enspråkig data, medan HRL-sidan av parallella data omvandlas till pseudo-LRL med ordsubstitution från en tvåspråkig ordbok, liknande tillvägagångssättet i REF.
Neural machine translation for low-resource languages without parallel corpora
{'venue': 'Machine Translation', 'journal': 'Machine Translation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}