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语言表征投射：我们能在多语言语言模型中跨语言转移事实知识吗？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，单纯使用翻译质量度量多语言神经机器翻译中的知识转移并不足够。研究提出了“表示转移潜力”（RTP）的概念，可测量正向和负向的迁移，并且RTP与翻译质量变化强相关。研究还发现多重并行重叠是一个重要而未被充分利用的特征，开发了一种新型训练方案，可提高低资源语言的翻译质量。
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关键要点
- 单纯使用翻译质量度量多语言神经机器翻译中的知识转移并不足够。
- 引入了“表示转移潜力”（RTP）概念，用于衡量不同语言之间的表示相似性。
- RTP可测量正向和负向的迁移，并且与翻译质量变化强相关。
- 多重并行重叠是一个重要而未被充分利用的特征。
- 开发了一种新型训练方案，使用辅助相似性损失，鼓励表示在不同语言之间更具不变性。
- 这种方法可提高低资源语言的翻译质量。
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