Medan end-to-end neural maskinöversättning (NMT) har gjort anmärkningsvärda framsteg nyligen, lider den fortfarande av databrist problem för låg-resurs språkpar och domäner. I detta dokument föreslår vi en metod för noll-resurs NMT genom att anta att parallella meningar har nära sannolikhet att generera en mening på ett tredje språk. Baserat på detta antagande, vår metod kan träna en källa-till-mål NMT modell ("student") utan parallell corpora tillgänglig, guidad av en befintlig pivot-till-mål NMT modell ("lärare") på en källa-pivot parallell corpus. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden avsevärt förbättrar över en pivotbaserad modell med +3,0 BLEU poäng mellan olika språkpar.
I REF föreslås en ram för lärare och studenter under antagandet att parallella meningar har nära sannolikhet att generera en mening på ett tredje språk.
A Teacher-Student Framework for Zero-Resource Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}