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

Este artigo investiga sistematicamente o impacto de vocabulários conjuntos e disjuntos na transferência de conhecimento na tradução automática neural multilíngue (MNMT). Experimentos demonstram que amplas sobreposições de vocabulário, similaridade linguística e correspondência de domínio resultam em melhor desempenho, mesmo em configurações fora do domínio.