Överför lärande metoder för Neural Machine Translation (NMT) träna en NMT-modell på hjälp-målspråk par (moder modell) som senare finjusteras för källmål språk par av intresse (barn modell), med målspråket är densamma. I många fall har hjälpspråket en annan ordordning än källspråket. Vi visar att avvikande ordordning begränsar fördelarna med att överföra lärande när det inte finns mycket till någon parallell corpus mellan käll- och målspråket. För att överbrygga denna skillnad, Vi föreslår att förhandsbeställa assisterande språk mening för att matcha ordföljden i källspråket och träna föräldern modellen. Våra experiment på många språkpar visar att överbryggande av ordföljdsklyftan leder till betydande förbättringar i översättningens kvalitet.
I Ref föreslogs också en ny ordning för språk som hjälper till att likna språket med låga resurser.
Addressing word-order Divergence in Multilingual Neural Machine Translation for extremely Low Resource Languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}