نحو التعلم المستمر للترجمة الآلية متعددة اللغات عبر استبدال المفردات

نقترح مخطط تكييف المفردات المباشر لتوسيع نطاق القدرة اللغوية لنماذج الترجمة متعددة اللغات، مما يمهد الطريق نحو التعلم المستمر الفعال للترجمة الآلية متعددة اللغات.نهجنا مناسب لمجموعات البيانات واسعة النطاق، ينطبق على اللغات البعيدة مع البرامج النصية غير المرئية، وتحتل التدهور البسيط فقط على أداء الترجمة لأزواج اللغة الأصلية ويوفر أداء تنافسي حتى في الحالة التي نمتلك فيها بيانات أحادية الألوان فقط للغات الجديدة.

We propose a straightforward vocabulary adaptation scheme to extend the language capacity of multilingual machine translation models, paving the way towards efficient continual learning for multilingual machine translation. Our approach is suitable for large-scale datasets, applies to distant languages with unseen scripts, incurs only minor degradation on the translation performance for the original language pairs and provides competitive performance even in the case where we only possess monolingual data for the new languages.