Nyligen arbete på flerspråkig neural maskin översättning rapporterade konkurrenskraftiga prestanda med avseende på tvåspråkiga modeller och förvånansvärt bra prestanda även på (nollshot) översättning riktningar som inte observerats vid utbildningstid. Vi undersöker här en noll-shot översättning i en särskilt låg resurs flerspråkig inställning. Vi föreslår ett enkelt iterativt utbildningsförfarande som utnyttjar en dualitet av översättningar som direkt genereras av systemet för noll-shot riktningar. De översättningar som produceras av systemet (suboptimala eftersom de innehåller blandat språk från det delade ordförrådet), används sedan tillsammans med de ursprungliga parallella data för att mata och iterativt omskola det flerspråkiga nätverket. Med tiden gör detta att systemet kan lära sig av sin egen genererade och allt bättre produktion. Vår strategi visar sig vara effektiv när det gäller att förbättra de två riktningarna i vår flerspråkiga modell. Framför allt noterade vi vinster på omkring 9 BLEU-poäng i förhållande till en flerspråkig grundmodell och upp till 2,08 BLEU i förhållande till en pivotingmekanism med hjälp av två tvåspråkiga modeller. Ytterligare analyser visar att det också finns en liten förbättring i de icke-noll-shot språkriktningar.
Ett iterativt utbildningsförfarande som utnyttjar dualiteten av översättningar som direkt genereras av systemet för noll-sprut lärande föreslogs av REF.
Improving Zero-Shot Translation of Low-Resource Languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}