I den här artikeln undersöker vi problemet med att lära sig en maskinöversättningsmodell som samtidigt kan översätta meningar från ett källspråk till flera målspråk. Vår lösning är inspirerad av den nyligen föreslagna neurala maskinöversättning modell som generaliserar maskinöversättning som en sekvens lärande problem. Vi utökar neural maskin översättning till en multi-task lärande ramverk som delar källspråk representation och separerar modellering av olika målspråk översättning. Vårt ramverk kan tillämpas på situationer där antingen stora mängder parallella data eller begränsade parallella data finns tillgängliga. Experiment visar att vår multi-task inlärningsmodell kan uppnå betydligt högre översättningskvalitet jämfört med individuellt inlärd modell i båda situationerna på de datamängder som är allmänt tillgängliga.
När det gäller NMT, REF utforskade frågan om att lära sig en maskinöversättning modell som samtidigt kan översätta meningar från ett källspråk till många målspråk.
Multi-Task Learning for Multiple Language Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}