EMNLPOct, 2020
重新审视模块化多语言神经机器翻译以满足工业需求
Revisiting Modularized Multilingual NMT to Meet Industrial Demands
Sungwon Lyu, Bokyung Son, Kichang Yang, Jaekyoung Bae
TL;DR本研究对多语言神经机器翻译模型重回共享同一语言模块作为一种实用的替代方法,发现使用多路径训练可将模型的性能提升到与要求相当的水平,而增量学习可比单一训练模式具有更好的效果,在工业应用中是一种有竞争力的候选模型。