Jan, 2014

ONTS: "Optima" 新闻翻译系统

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TL;DR提出了一个实时机器翻译系统，可让用户选择新闻类别，并将相关的实时发布的阿拉伯语、捷克语、丹麦语、波斯语、法语、德语、意大利语、波兰语、葡萄牙语、西班牙语和土耳其语的新闻文章翻译成英语。该系统是基于 Moses 的，并针对新闻领域进行了优化，与其他可用系统有四个不同之处：(1) 在翻译之前，新闻项目在源端自动分类；(2) 命名实体翻译通过在源端识别和提取它们并重新插入它们的翻译来进行优化，利用单独的实体存储库；(3) 新闻标题使用单独的翻译系统进行翻译，该系统针对特定的新闻标题风格进行了优化；(4) 系统经过优化以适应每天大量新闻文章的速度。
real-time machine translation systemnews categorymoses-based systemnamed entity translationoptimised speed
发现论文，激发创造
  • 使用 OPUS-MT 实现机器翻译民主化

    该论文介绍了 OPUS 生态系统，重点关注开发开放的机器翻译模型和工具，以及它们集成到最终用户应用程序、开发平台和专业工作流程中。论文还讨论了增加语言覆盖范围和翻译质量的使命，并描述了开发模块化翻译模型和面向常规桌面和小型设备的实时翻译的速度优化紧凑解决方案的进行中的工作。

    Dec, 2022

  • NICT 的神经和统计机器翻译系统对 WMT18 新闻翻译任务的应用

    本文介绍了 NICT 参与 WMT18 新闻翻译任务的结果，通过采用统计机器翻译和神经机器翻译系统以及使用大量反向翻译单语数据，结合使用 transformer architecture，对于爱沙尼亚语对英语、芬兰语对英语等语言方向实现了 BLEU 评分的领先。

    Sep, 2018

  • WMT 16 爱丁堡神经机器翻译系统

    我们参加了 WMT 2016 分享的新闻翻译任务，并为四种语言建立了神经翻译系统，每种语言都在英语和其它语言的两个方向上进行训练。使用了基于注意力的编码器 - 解码器、BPE 子词段和自动回译等技术，我们的方法使得我们的结果比基准系统提高了 4.3-11.2 BLEU，人工评估显示我们的系统在 8 个翻译方向中有 7 个是最好的约束系统。

    Jun, 2016

  • 多语言开放文本发布 1：44 种语言的公共领域新闻

    我们介绍了 Multilingual Open Text，这是一个包含 44 种语言文本的多语言语料库，包含超过 280 万条新闻文章和 100 万条短片段，源材料在公共领域，语料库将定期更新。

    Jan, 2022

  • NiuTrans 机器翻译系统用于 WMT21

    介绍了 NiuTrans 神经机器翻译系统及其在多个语言（包括中文、日语、俄语、冰岛语）的 WMT2021 新闻翻译任务中的应用，利用多种方法包括 Transformer、回译、知识蒸馏和微调等提高翻译的性能。

    Sep, 2021

  • 赫尔辛基神经机器翻译系统

    介绍了赫尔辛基神经机器翻译系统 (HNMT) 及其在新闻翻译任务中的应用，其中在英语 - 芬兰语方向上在 WMT2017 评测中获得了人工评估和自动评估的第一名，与一个强大的传统机器翻译基线相比，HNMT 具有更大的优势。同时讨论了在英语 - 拉脱维亚语，英语 - 中文和中文 - 英语方向的翻译提交。

    Aug, 2017

  • 爱丁堡大学 WMT17 神经机器翻译系统

    该论文介绍爱丁堡大学参加 WMT17 共享新闻翻译和生物医学翻译任务的情况，使用了采用 Nematus 注意力编码器 - 解码器训练的神经机器翻译系统，并对层归一化、深度结构和不同的集成技术进行了广泛的实验。

    Aug, 2017

  • WMT20 的 Volctrans 机器翻译系统

    介绍我们在 WMT20 共享新闻翻译任务中使用的 VolcTrans 系统，该系统基于 Transformer，包括文本预处理、数据选择、合成数据生成、高级模型集成和多语言预训练。

    Oct, 2020

  • 跨语言命名实体识别中的实体投影机器翻译

    利用机器翻译提升跨语言命名实体识别中的注释映射技术并得到优越的实验结果。

    Aug, 2019

  • 变形金刚时代小说的机器翻译

    本研究基于神经机器翻译技术中的 Transformer 模型，对小说文学领域的英文进行自动翻译，通过与其他三种不同模型进行自动评估和手动评估，结果表明使用 domain-specific Transformer-based 系统在表现上要优于其他三种模型。

    Nov, 2020