Vi föreslår multi-way, flerspråkig neural maskin översättning. Det föreslagna tillvägagångssättet gör det möjligt för en enda neural översättningsmodell att översätta mellan flera språk, med ett antal parametrar som växer endast linjärt med antalet språk. Detta görs möjligt genom att ha en enda uppmärksamhetsmekanism som delas mellan alla språkpar. Vi tränar den föreslagna multiway, flerspråkiga modellen på tio språkpar från WMT'15 samtidigt och observerar tydliga prestandaförbättringar jämfört med modeller tränade på endast ett språkpar. Vi konstaterar särskilt att den föreslagna modellen avsevärt förbättrar översättningskvaliteten hos språkpar med låga resurser.
REF föreslog flervägs flerspråkig NMT med hjälp av flera kodare och avkodare med en enda gemensam uppmärksamhetsmekanism.
Multi-Way, Multilingual Neural Machine Translation with a Shared Attention Mechanism
{'venue': 'Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': 'Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}