Oöverträffad neural maskinöversättning (NMT) har tilldragit sig en hel del uppmärksamhet nyligen. Medan state-of-the-art metoder för oövervakad översättning vanligtvis presterar bra mellan liknande språk (t.ex. engelska tyska översättning), de utför dåligt mellan avlägsna språk, eftersom oövervakad anpassning inte fungerar bra för avlägsna språk. I detta arbete introducerar vi oövervakad pivotöversättning för avlägsna språk, som översätter ett språk till ett avlägset språk genom flera hopar, och den oövervakade översättningen på varje hop är relativt enklare än den ursprungliga direkta översättningen. Vi föreslår en metod för att lära sig rutt (LTR) för att välja översättningsväg mellan käll- och målspråk. LTR tränas på språkpar vars bästa översättningsväg är tillgänglig och tillämpas på de osynliga språkparen för val av sökväg. Experiment på 20 språk och 294 fjärran språkpar visar fördelarna med den oövervakade pivotöversättningen för avlägsna språk, samt effektiviteten av den föreslagna LTR för val av sökväg. I bästa fall uppnår LTR en förbättring med 5,58 BLEU-poäng jämfört med den konventionella metoden utan tillsyn.
REF föreslår en multi-hop UNMT som automatiskt väljer en bra översättningsväg för ett avlägset språkpar under UNMT.
Unsupervised Pivot Translation for Distant Languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}