Medan neural maskinöversättning (NMT) har gjort anmärkningsvärda framsteg i att översätta en handfull resursrika språk par nyligen, parallella corpora är inte alltid lätt tillgängliga för de flesta språkpar. För att ta itu med detta problem föreslår vi en strategi för noll-resurs NMT genom maximal förväntad sannolikhetsuppskattning. Grundidén är att maximera förväntningarna med avseende på en pivot-to-source översättningsmodell för den avsedda käll-till-målmodellen på en pivot-mål parallell corpus. För att närma förväntningarna till varandra föreslår vi två metoder för att koppla samman modellerna pivot-to-source och source-to-target. Försök med två språkpar med nollkällor visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger betydande vinster jämfört med referensmetoderna. Vi observerar också att när den tränas tillsammans med käll-till-mål-modellen, får även översättningsmodellen pivotto-källa förbättringar jämfört med oberoende utbildning.
REF maximerar den förväntade sannolikheten för att träna den avsedda käll-till-mål-modellen.
Maximum Expected Likelihood Estimation for Zero-resource Neural Machine Translation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}