权重共享提升低资源神经机器翻译性能

“通过权重共享改善资源不足的神经机器翻译” 在神经机器翻译（NMT）领域，尽管在处理大量双语语料库时表现出色，但在处理资源稀缺的语言时，其性能却大打折扣。针对这个问题，研究者提出了两种利用权重共享的方法来提升低资源NMT系统的性能。 第一种方法专注于解码器的权重共享。在传统的NMT系统中，解码器负责生成目标语言的序列。由于资源有限，低资源语言的目标语言模型可能不够强大。通过权重共享，研究者能够利用已训练的、更强大的模型参数来强化低资源环境下的目标语言建模。这样，解码器可以更好地理解和生成目标语言的句子结构，从而提高翻译质量。 第二种方法涉及跨语言嵌入和源句子表示空间的共享。在编码器阶段，低资源NMT通常难以捕捉源语言的丰富信息。通过跨语言嵌入，可以将源语言与资源丰富的语言之间的相似性考虑在内，使得编码器能够借鉴其他语言的特征。同时，共享源句子表示空间使得不同语言的句子可以在同一空间内表示，增强了编码器对源语言的理解能力。 实验结果证实了这两种方法的有效性。在IWSLT2015越南语-英语翻译任务中，提出的模型相较于基线系统平均提升了1.43个BLEU分数，这表明翻译的准确性和流畅度都有所提高。此外，应用于蒙古语到中文的翻译任务中，也观察到了0.96 BLEU分数的提升，证明了该方法的泛化能力和适应性。 权重共享技术在低资源NMT中的应用为解决资源稀缺问题提供了新的思路。通过优化解码器和编码器的权重分配，不仅可以提高翻译的质量，还能有效地利用有限的训练数据。这不仅有助于提升特定低资源语言的翻译性能，也为未来的NMT研究开辟了新的方向，特别是在处理全球众多的未充分利用的语言资源时。