Vi utforskar multitask modeller för neural översättning av tal, öka dem för att återspegla två intuitiva föreställningar. För det första inför vi en modell där den andra uppgiftsavkodningen får information från avkodningen av den första uppgiften, eftersom mellanliggande representationer på högre nivå bör ge användbar information. För det andra tillämpar vi legalisering som uppmuntrar till transitivitet och invertibilitet. Vi visar att tillämpningen av dessa begrepp på gemensamt utbildade modeller förbättrar prestandan i arbetet med att skriva ut och översätta tal med låga resurser. Det leder också till bättre prestanda när man använder uppmärksamhetsinformation för ord upptäckt över osegmenterad inmatning.
REF införde en triangelmodell för att överföra dekoderinformationen om den andra uppgiften till dekodern för den första uppgiften.
Tied Multitask Learning for Neural Speech Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}