迈向具有通用编码器与解码器的多语言神经机器翻译
计算与语言
2016-11-16 v1
摘要
本文展示了我们在统一框架下构建多语言神经机器翻译系统的初步尝试。我们因而能够将基于注意力的神经机器翻译用于多对多语言翻译任务。我们的方法不需要对网络架构进行任何特殊处理，并允许我们以标准的训练方式学习最少数量的自由参数。在资源匮乏的翻译场景中，该方法展现了其有效性，取得了高达2.6个BLEU值的显著提升。此外，当应用于源语言与目标语言之间没有直接平行语料的翻译任务时，该方法取得了有趣且有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1611.04798,
title = {Toward Multilingual Neural Machine Translation with Universal Encoder and Decoder},
author = {Thanh-Le Ha and Jan Niehues and Alexander Waibel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.04798},
year = {2016}
}