Google's Multilingual Neural Machine Traslation System:Enabling Zero-Shot translation

支持多语言的翻译系统

支持多种输入语言和多种输出语言的翻译系统。

以往的方法：
（1）多编码器多解码器方案：其中每一个编码器-解码器对对应一个源语言-目标语言对。

（2）一种特定的源语言，不同的目标语言对应不同的解码器。

（3）不同的源语言对应不同的编码器，各种目标语言共享一个解码器。

谷歌的多语言神经机器翻译系统

（1）使用单模型来完成不同源语言到不同目标语言的翻译任务，可以很容易的将其扩展到新的源-目标语言组合上。
（2）系统提升了训练源不充足的语言上的翻译质量，由于模型的参数隐式地共享，所以模型能在不同语言上有较强的泛化能力。
（3）支持One-hot向量。

实现多语言是对输入数据进行调整，人为地在句子开头加上特殊字符，以标示不同的目标语言。

Zero-Shot翻译：
实验设置：
用葡萄牙语到英语和英语到西班牙语的数据进行训练，测试时要求模型直接进行葡萄牙语到西班牙语的翻译，实验表明模型可以达到和基于短语的翻译系统相当的效果。增量学习（添加一小部分葡萄牙语到西班牙语的数据），模型效果最好。