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Registering Source Tokens to Target Language Spaces in Multilingual Neural Machine Translation
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内容提要
本研究提出了一种“注册”人工标记的方法，以提升多语言神经机器翻译模型的性能。实验结果表明，该方法在大型基准测试中优于其他方法，接近商业大型语言模型的效果。
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关键要点
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本研究提出了一种称为'注册'的人工标记方法，以提升多语言神经机器翻译模型的性能。
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该方法通过将目标语言的信息整合到输入序列中，显著提升了解码器模型的表现。
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实验结果显示，该方法在大型基准测试中优于其他相关方法。
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研究结果接近商业大型语言模型的效果，表明该方法具有良好的适应性。
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