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探索语言相似性和零样本学习用于德拉维多语言的多语种翻译
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种有效缓解多语言神经机器翻译中零翻译问题的方法，通过移除编码器层中的残差连接，使模型表示更加与特定语言对应。在零翻译任务中，我们获得了18.5个BLEU点的提升，并在其他有监督的翻译中保持了高质量表现。通过对隐藏层输出的检查，我们证明了该方法能够获得更多的语言无关性。
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关键要点
- 本研究提出了一种缓解多语言神经机器翻译中零翻译问题的方法。
- 改进主要在于移除编码器层中的残差连接，使模型表示与特定语言对应。
- 在零翻译任务上获得了18.5个BLEU点的提升。
- 在其他有监督的翻译中保持了高质量表现。
- 通过对隐藏层输出的检查，证明了该方法获得了更多的语言无关性。
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