相似语言翻译：多语Transformer中相互可理解性的作用
计算与语言
2020-11-11 v1 机器学习
摘要
我们研究了低资源条件下相似语言间的不同翻译方法，作为对WMT 2020相似语言翻译共享任务的贡献。我们为所有语言对的两个方向提交了基于Transformer的双语与多语系统。我们还对其中一对语言利用回译，获得了超过3个BLEU点的提升。我们根据每对语言间的相互可理解性程度（基于Jaccard相似度）来解释结果，发现相互可理解性与模型性能间存在正相关。我们的西班牙语-加泰罗尼亚语模型在全部五对语言中性能最佳。除印地语-马拉地语外，我们的双语模型在所有语言对上的表现均优于多语模型。
引用
@article{arxiv.2011.05037,
title = {Translating Similar Languages: Role of Mutual Intelligibility in Multilingual Transformers},
author = {Ife Adebara and El Moatez Billah Nagoudi and Muhammad Abdul Mageed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05037},
year = {2020}
}