码农场
双语NMT
一般“瘦弱”的NMT系统只支持双语单向翻译，比如课上常见的这种：
如果想实现一个模型支持多语种互译怎么办呢？
土办法
之前的尝试是使用多对encoder-decoder pair、一个encoder多个decoder、多个encoder一个decoder：
Google的多语种NMT系统
谷歌的NMT系统有什么不同呢？
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单个统一的模型
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通过对其他语种的学习可以大幅提升语料匮乏的语种的翻译效果
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可以直接翻译训练语料中不存在的语种组合方式（通过葡萄牙语->芬兰语、芬兰语->英语学习葡萄牙语->英语的翻译）
架构
他们使用的架构与常见的encoder-decoder没有什么不同，其中attention会在接下来的课程中介绍。
聪明之处在于不修改网络架构，而是在输入数据上做手脚。
只需在输入平行语料pair中人工加入目标语种的标示符，就可以把所有语种的平行语料混合在一起训练了：
真聪明。
效果
Zero-Shot Translation
啰嗦一下Zero-Shot Translation的细节。
在训练的时候只使用葡萄牙语到英语、英语到西班牙语的语料，就可以让模型学会葡萄牙语到西班牙语的翻译。而且效果可以与phrase-based MT相比。如果再加一点葡萄牙语到西班牙语的语料，该系统就可以击败上述所有模型。
