聚焦非洲语言的神经机器翻译

非洲语言数量众多、复杂且资源匮乏。机器翻译所需的数据集难以发掘，现有研究难以复现。针对非洲语言的机器翻译所受关注极少，因此关于使用机器翻译技术时出现问题的研究十分匮乏。为着手解决这些问题，我们训练了将英语译为五种南非官方语言（阿非利卡语、祖鲁语、北索托语、茨瓦纳语、聪加语）的模型，采用了现代神经机器翻译技术。所得结果显示了将神经机器翻译技术用于非洲语言的前景。通过提供可复现的公开数据、代码与结果，本研究旨在为非洲机器翻译的其他研究者提供一个可比较与在此基础上构建的起点。