Interplay of Machine Translation, Diacritics, and Diacritization

我们探讨了两个研究问题：（1）在多任务学习环境下，机器翻译（MT）和变音符号对彼此的性能有何影响；（2）保留（与去除）变音符号对MT性能的影响。我们在55种不同的语言（36种非洲语言和19种欧洲语言）的高资源（HR）和低资源（LR）环境下研究了这两个问题。对于第一个问题，结果显示，在LR场景下，变音符号显著有利于MT，对于一些语言，性能翻倍甚至翻三倍，但在HR场景下会损害MT。我们发现，在LR中，MT会损害变音符号，但对于一些语言，在HR中会有显著的好处。对于第二个问题，无论是否保留变音符号，MT的性能都相似。此外，我们提出了两类度量变音符号系统复杂性的指标，并发现这些指标与我们的变音符号模型的性能呈正相关。总的来说，我们的工作为在不同数据大小条件下开发MT和变音符号系统提供了见解，可能具有超出我们研究的55种语言的普遍意义。

本文旨在探究机器翻译（MT）和变音符号对彼此在多任务学习设置中的性能影响，以及保留（与删除）变音符号对MT性能的影响。研究涉及55种不同语言，包括36种非洲语言和19种欧洲语言，分为高资源（HR）和低资源（LR）两种情况。

本文的关键思路是通过实验发现在不同数据量条件下，MT和变音符号之间的影响关系。在低资源情况下，变音符号可以显著提高MT性能，但在高资源情况下会降低MT性能。同时，MT也对低资源情况下的变音符号有害，但在高资源情况下则有显著的益处。

本文提出了两类衡量变音符号系统复杂性的指标，并发现这些指标与变音符号模型的性能呈正相关。实验使用了多个数据集，并对55种语言进行了分析。此外，本文的研究结果为开发不同数据量条件下的MT和变音符号系统提供了洞见。

最近的相关研究包括：《Multi-Task Learning for Low-Resource Neural Machine Translation》、《Diacritic Restoration with Recurrent Neural Networks: An Experiment with Modern Standard Arabic and Levantine Dialect》等。