ACLOct, 2014

神经机器翻译中的生僻词问题解决方案

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TL;DR本文介绍一种利用词对齐算法的数据增强方法来解决神经机器翻译中 out-of-vocabulary 词的翻译问题，并结合字典翻译在 WMT14 英 - 法翻译任务上实现比不使用该方法更高的 BLEU 分数。
neural machine translationout-of-vocabulary wordsdata augmentationdictionary translationbleu score
发现论文，激发创造
  • 采用子单元的神经机器翻译生僻词

    本文提出了一种基于子单词单位的、更简单且更有效的方法来处理翻译中的开放性词汇问题，并通过实验证明了这种方法相较于备用字典模式可以提升该模型的翻译效果。

    Aug, 2015

  • 神经网络名称翻译提高神经机器翻译

    本文旨在通过引入字符级的 Seqence-to-Sequence 模型来提高神经机器翻译（NMT）系统的翻译效果和识别实体名词的能力，并在双语训练中借助名称实体翻译模型来提高高质量的实体名词对齐，从而使中英翻译任务的 BLEU 分数比基础 NMT 系统提高了 2.9 个百分点。

    Jul, 2016

  • 谷歌的神经机器翻译系统：弥合人类翻译和机器翻译之间的差距

    Google 发布的 GNMT 神经机器翻译系统采用 LSTM 深度学习网络，使用 attention 机制和残差连接，借助词元素 (wordpieces) 将单词划分为子单元，提高了稀有单词处理能力与整体系统精度。

    Sep, 2016

  • 利用外部专家实现罕见词翻译的单次学习

    提出一种通过使用指针网络和强化学习来控制模型 - 专家交互的通用方法，从而解决当前系统中翻译罕见单词的主要挑战，并通过使用基于短语的模型来模拟专家来补充神经机器翻译模型，以改善英语 - 西班牙语和德语 - 英语之间的翻译质量。

    Sep, 2018

  • Byte Pair 编码在神经机器翻译中的未登录词效果如何？

    本文针对 NMT 中 OOV 问题进行研究，发现尽管 BPE 可在一定程度上处理 OOV，但仍有相当一部分单词翻译错误，特别是涉及语言间距离较远的情况。

    Aug, 2022

  • 多模态机器翻译及嵌入预测

    本研究将预训练的词向量与搜索方法相结合，以解决多模态机器翻译中罕见词汇的翻译问题，并通过实验表明，这种方法能够改进机器翻译的性能。

    Apr, 2019

  • 使用神经机器翻译对具有大量技术术语词汇的专利句子进行翻译

    本文提出一种新的方法，使用双语数据将技术术语替换为术语标记，并使用基于 SMT 的方法将翻译原文的技术术语标记替换为技术术语翻译，通过这种方法，可以让 NMT 系统在翻译包含大量技术术语的专利句子时表现更加出色。

    Apr, 2017

  • 基于混合词字模型实现开放词汇神经机器翻译

    本文提出了一种用于实现开放词汇神经机器翻译的新型字符 - 词汇结合方案，比基于字符的方案更易于训练且不会产生未知单词，同时在 WMT'15 英译捷克任务中最高 BLEU 分数达到 20.7。

    Apr, 2016

  • 低资源情况下数据增强用于处理低频词问题的锡兰 - 英文神经机器翻译

    介绍了一种基于词和短语替换的数据增强技术，能够同时考虑到 Out-of-Vocabulary 问题的两种类型，语法和语义约束，从而提高了低资源语言对的机器翻译质量。

    May, 2022

  • 基于字符的神经机器翻译

    本研究旨在解决神经机器翻译应用于大词汇量和形态丰富语言的挑战，通过使用基于字符的嵌入法，结合卷积层和高速公路网络来替代传统的基于词的表示法，并测试其在注意力机制双向递归神经网络中的应用，结果表明该方法即使在源语言不富含形态学的情况下也能够在德英 WMT 任务中取得高达 3 个 BLEU 分的改进效果。

    Mar, 2016