面向多语言机器翻译持续学习的词汇替换方法
计算与语言
2021-03-12 v1
摘要
我们提出了一种直接的词汇适配方案，以扩展多语言机器翻译模型的语种能力，为 multilingual machine translation 的高效持续学习铺平道路。我们的方法适用于大规模数据集，可应用于具有未见文字的远距离语言，对原始语言对的翻译性能仅造成轻微退化，并且即使在仅拥有新语言单语数据的情况下也能提供有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2103.06799,
title = {Towards Continual Learning for Multilingual Machine Translation via Vocabulary Substitution},
author = {Xavier Garcia and Noah Constant and Ankur P. Parikh and Orhan Firat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06799},
year = {2021}
}
备注
Accepted at NAACL 2021