【Google】无监督机器翻译,Unsupervised Machine Translation

2020 年 3 月 3 日 专知

https://arxiv.org/abs/2002.02955


我们提出了一个多语言神经机器翻译的概率框架,它包括监督和非监督设置,重点是无监督翻译。除了研究只有单语数据可用的基本情况外,我们还提出了一种新的设置,即(源、目标)对中的一种语言不与任何并行数据相关联,但可能存在包含另一种语言的辅助并行数据。通过一个新的交叉翻译损失项,这些辅助数据可以很自然地用在我们的概率框架中。经验表明,我们的方法在大多数方向的WMT'14英-法、WMT'16英-德、WMT'16英-罗数据集上,比最先进的无监督模型获得更高的BLEU分数。特别是,我们获得了+1.65 BLEU的优势,在罗马尼亚-英国方向的最佳表现的无监督模式。



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“UMT” 就可以获取无监督机器翻译,Unsupervised Machine Translation》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
0

相关内容

【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
【资源】元学习相关资源汇总
专知
31+阅读 · 2019年7月10日
最新《生成式对抗网络GAN进展》论文
专知
94+阅读 · 2019年4月5日
自然语言处理(NLP)前沿进展报告(PPT下载)
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月28日
Arxiv
7+阅读 · 2018年5月23日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月26日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月29日
VIP会员
相关VIP内容
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员