The Impact of Vocabulary Overlaps on Knowledge Transfer in Multilingual Machine Translation

Este artículo investiga sistemáticamente el impacto de vocabularios conjuntos y disjuntos en la transferencia de conocimiento en la traducción automática neuronal multilingüe (MNMT). Los experimentos muestran que las amplias superposiciones de vocabulario, la relación lingüística y la coincidencia de dominio conducen a un mejor rendimiento, incluso en configuraciones fuera de dominio.