嵌入重复增强的低资源机器翻译：父子迁移学习新方法

"这篇论文探讨了在低资源机器翻译中如何通过嵌入重复的父子迁移学习方法进行改进。作者提出了一种新策略，利用子词对齐的信息来增强跨语言的迁移学习效果。他们首先介绍了低资源机器翻译面临的挑战，如缺乏并行数据和双语词典。然后，他们引用了Aji等人(2020)的工作，该工作引入了‘父子’迁移学习框架，即先在高资源语言对上训练父模型，然后将父模型的内部参数和嵌入层传递给子模型，使其在低资源语言对上进行微调。 文章的核心贡献在于提出在对齐的多语言子词之间复制嵌入信息，以促进形态相似或语义相关的子词之间的迁移。这种方法假设，即使形态不同，但语义相似的子词之间的重复也能提升翻译质量。实验部分，作者使用Transformer架构的编码器-解码器模型作为父MT和子MT模型的基础，并在MyEn、IdEn和TrEn翻译任务的基准数据集上展示了他们的方法。结果显示，该方法能显著提高BLEU分数，同时训练时间减少了63.8%，并且所有实验的模型和源代码都将公开，以支持可重复研究。 通过这种方式，论文不仅提供了一个实用的解决方案，还促进了低资源机器翻译领域的进一步研究，特别是在有效利用有限资源和提高翻译准确性的方面。"