【导读】多语言神经机器翻译在现实世界中具有非常广阔的应用前景,本文为大家带来了一份最新的综述文章,快速跟踪该领域的学术进展。
介绍:
我们提出了一个多语言神经机器翻译(MNMT,Multilingual neural machine translaton)综述,对近年来的领域进展进行了多方位的论述。现有研究已经证明了知识迁移方法在MNMT问题中,会有效提高翻译质量。端到端的翻译模型与分布式表示信息,为多语言机器翻译打开了一扇新的大门。针对多语言并行词库对翻译模型的促进作用,目前学术界已经进行了多方面的研究。然而,由于此领域中综述内容较少,使得研究人员难以判断哪种方向值得在未来进行探索。在这篇文章中,我们提供了一个MNMT的深度综述文章,并且对现有工作进行了梳理。希望本篇综述可以为本领域的研究人员提供一个不错的起始点。
参考链接:
https://arxiv.org/abs/1905.05395
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MNMT研究分类:
附综述内容:
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