I det här dokumentet föreslår vi en ny finjusteringsalgoritm för den nyligen införda multiway, mulitlingual neural maskin translate som möjliggör noll-resurs maskinöversättning. När den används tillsammans med nya många till en översättningsstrategier, visar vi empiriskt att denna finjusterande algoritm tillåter multi-way, flerspråkig modell för att översätta en noll-resurs språkpar (1) samt en enkel-pair neural översättning modell tränas med upp till 1M direkta parallella meningar av samma språk par och (2) bättre än pivotbaserad översättningsstrategi, samtidigt som endast en ytterligare kopia av uppmärksamhet-relaterade parametrar.
I REF föreslås en multiway-, flerspråkig NMT-modell som möjliggör nollbaserad MT.
Zero-Resource Translation with Multi-Lingual Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}