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。
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