跨语言多语种神经机器翻译中的鲁棒性是否可转移？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。研究通过对抗训练和数据增强来提高多语言神经机器翻译模型的稳健性，并探究在多语言翻译中稳健性的可传递性。在多个实验中，我们使用字符级、词级和多级噪声来攻击多语言神经机器翻译模型的特定翻译方向，并评估其他翻译方向的稳健性。我们的研究结果表明，稳健性在一个翻译方向获得的情况下确实可以传递到其他翻译方向，并且实证发现字符级噪声和词级噪声的稳健性更有可能传递。
该研究通过对抗训练和数据增强提高多语言神经机器翻译模型的稳健性，并评估了稳健性在多语言翻译中的可传递性。实验结果表明，稳健性在一个翻译方向获得的情况下可以传递到其他翻译方向，字符级和词级噪声的稳健性更有可能传递。
