Vi föreslår en enkel lösning för att använda en enda Neural Machine Translation (NMT) modell för att översätta mellan flera språk. Vår lösning kräver inga ändringar av modellarkitekturen från ett standard NMT-system utan introducerar istället en artificiell token i början av inmatningsmeningen för att ange det önskade målspråket. Med hjälp av ett delat ordförråd möjliggör vårt tillvägagångssätt flerspråkiga NMT-system med hjälp av en enda modell. På WMT'14-riktmärken uppnår en enda flerspråkig modell jämförbara prestanda för engelska→franska och överträffar toppmoderna resultat för engelska→tyska. På samma sätt överträffar en enda flerspråkig modell de senaste resultaten för franska→engelska och tyska→engelska på WMT'14 respektive WMT'15-riktmärken. På produktion corpora, flerspråkiga modeller av upp till tolv språkpar möjliggör bättre översättning av många enskilda par. Våra modeller kan också lära sig att utföra implicit överbryggande mellan språkpar aldrig uttryckligen sett under utbildningen, visar att överföring lärande och nollshot översättning är möjligt för neural översättning. Slutligen visar vi analyser som antyder en universell interlingua representation i våra modeller och även visar några intressanta exempel när man blandar språk.
REF byggde först ett flerspråkigt NMT-system med hjälp av delade NMT kodare för alla språk med målspråksspecifikationer.
Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}