ACL 2018 | TA-NMT：利用大语种语料，提升小语种神经机器翻译能力

编者按：随着神经机器翻译的快速发展，英语、法语等大语种之间的翻译任务已经能够达到良好的翻译效果，而小语种的翻译仍然是一个难题。与大语种丰富的语料数据相比，小语种机器翻译面临的主要挑战是语料的稀疏性问题。为了更好地解决这一问题，微软亚洲研究院自然语言计算组提出了一个呈三角结构的神经机器翻译模型TA-NMT，利用大语种的丰富语料来提升小语种机器翻译的能力。 近年来，神经机器翻译发展迅速，在诸如英法、英

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