May, 2018

零样本双向机器翻译

TL;DR本研究提出了一种基于无监督学习和半监督学习的组合方法,将双重学习与零样本学习相结合,通过加强翻译任务的对偶性,并且只需要被翻译成的单一语言的单语数据,来优化机器翻译质量,结果表明该方法在零样本条件下英语、西班牙语和法语三者之间,取得了较传统 NMT 系统更好的翻译表现。