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

Cet article étudie systématiquement l'impact des vocabulaires conjoints et disjoints sur le transfert de connaissances en traduction automatique neuronale multilingue (MNMT). Les expériences montrent que des chevauchements de vocabulaire étendus, la parenté linguistique et la correspondance de domaine entraînent de meilleures performances, même dans des configurations hors domaine.