لقد أظهر استرجاع كثيف نجاحا كبيرا لمرتبة المرور باللغة الإنجليزية.ومع ذلك، لا تزال فعاليتها للغات غير الإنجليزية غير مستكشفة بسبب الحد من الموارد التدريبية.في هذا العمل، نستكشف تقنيات نقل مختلفة لتحقيق تصنيف الوثيقة من التوضيح باللغة الإنجليزية إلى ا
للغات غير الإنجليزية.تكشف تجاربنا أن التحويل المستندة إلى نموذج الطلقة الصفرية باستخدام mbert يحسن جودة البحث.نجد أن التحويل اللغوي المستهدف الأكثر إشرافا ضعيفا قادرة على المنافسة مقارنة بنقل اللغة المستهدفة القائمة على الجيل، والذي يتطلب نماذج الترجمة.
تعاني ترجمة الآلات العصبية التي تعتمد على نص ثنائي اللغة مع بيانات تدريبية محدودة من التنوع المعجمي، والتي تقلل من دقة ترجمة الكلمات النادرة وتقلص من تعميم نظام الترجمة.في هذا العمل، نستخدم التسميات التوضيحية المتعددة من مجموعة بيانات متعددة 30 ألفا
لزيادة التنوع المعجمي بمساعدة النقل عبر اللغات للمعلومات بين اللغات في إعداد متعدد اللغات.في هذا الإعداد المتعدد اللغات والعددية، فإن إدراج الميزات المرئية يعزز جودة الترجمة بهامش كبير.تؤكد الدراسة التجريبية أن نهجنا متعدد الوسائط المقترح يحقق مكسبا كبيرا من حيث النتيجة التلقائية ويظهر متانة في التعامل مع ترجمة الكلمات النادرة بذريعة مهام الترجمة الهندية والتيلجو.
