التعلم متعدد المهام مع التشفير المشترك للترجمة الآلية غير التلقائي

أظهرت نماذج الترجمة الآلية غير التلقائية (NAT) تسريعا كبيرا للاستدلال، لكنها تعاني من دقة ترجمة أدنى. الممارسة الشائعة لمعالجة المشكلة هي نقل الترجمة الآلية التلقائي (في) معرفة نماذج NAT، على سبيل المثال، مع تقطير المعرفة. في هذا العمل، نحن نفترض والتحقق تجريبيا من أن ترميز اللوائح في و NAT التقاط خصائص لغوية مختلفة من الجمل المصدر. لذلك، نقترح اعتماد التعلم متعدد المهام لنقل المعرفة إلى نماذج NAT من خلال تقاسم التشفير. على وجه التحديد، نأخذ النموذج في المهمة المساعدة لتعزيز أداء نموذج NAT. تظهر النتائج التجريبية على مجموعات بيانات WMT14 EN-DE و WMT16 EN-RO أن المهمة المتعددة المقترحة NAT تحقق تحسينات كبيرة على نماذج الأساس NAT. علاوة على ذلك، تؤكد الأداء الموجود على مجموعات بيانات WMT19 و WMT20 و WMT20 واسعة النطاق اتساق طريقةنا المقترحة. بالإضافة إلى ذلك، توضح النتائج التجريبية أن لدينا NAT متعددة المهام لدينا مكملة لتقطير المعرفة، وسيلة نقل المعرفة القياسية لل NAT.