طبقات محول خفيفة الوزن، وحدات يمكن إدراجها بين طبقات المحولات. يستكشف العمل الأخير باستخدام مثل هذه الطبقات للترجمة الآلية العصبية (NMT)، لتكييف النماذج المدربة مسبقا إلى مجالات جديدة أو أزواج لغة، والتدريب فقط مجموعة صغيرة من المعلمات لكل إعداد جديد
(زوج لغة أو مجال). في هذا العمل، ندرس تكوين محولات اللغة والمجال في سياق الترجمة الآلية. نحن نهدف إلى الدراسة، 1) التكيف الفعال مع المعلمة إلى مجالات متعددة ولغات في وقت واحد (سيناريو الموارد الكاملة) و 2) نقل عبر اللغات في المجالات حيث تكون البيانات الموازية غير متوفرة لأزواج لغة معينة (سيناريو الموارد الجزئية). نجد أنه في سيناريو الموارد الجزئي مزيجا ساذجا من محولات محولات خاصة بالمجال وغالبا ما ينتج عن النسيان الكارثي باللغات المفقودة. ندرس طرق أخرى للجمع بين المحولات لتخفيف هذه المشكلة وتعظيم التحويل عبر اللغات. من خلال أفضل مجموعات محول لدينا، نحصل على تحسينات من 3-4 بلو في المتوسط لغات المصدر التي لا تملك بيانات داخل المجال. بالنسبة للغات المستهدفة دون بيانات داخل المجال، نحقق تحسن مماثل عن طريق الجمع بين المحولات بالترجمة الخلفي. تتوفر مواد تكميلية في https://tinyurl.com/r66stbxj.
