ACLJun, 2015

使用多任务张量网络的统计机器翻译特征

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TL;DR提出了一种以神经网络为基础的三重方法，用以改善统计机器翻译，并在阿拉伯语 - 英语和中文 - 英语翻译上实现了显著改进，包括新的神经网络特征、张量层和多任务学习。
statistical machine translationneural networkstensor layersmultitask learningimprovement
发现论文，激发创造
  • 神经系统组合机器翻译

    本文介绍了一种利用多源神经机器翻译和统计机器翻译输出的神经网络系统组合框架来提高翻译效果的方法，在中英翻译任务中实现了比传统系统组合方法更高的 BLEU 值。

    Apr, 2017

  • 由统计机器翻译指导的神经机器翻译

    本文提出了将 SMT 模型融入 NMT 框架，通过辅助分类器和门函数来结合 SMT 的推荐和 NMT 的生成，从而提高中英翻译的性能。实验结果表明，该方法在多个测试集上均显著优于现有的 NMT 和 SMT 系统。

    Oct, 2016

  • 无监督统计机器翻译

    本文提出了一种基于 SMT 的新颖方法，通过跨语言嵌入映射从单语料库中诱导短语表，再将其与 N-gram 语言模型相结合，通过无监督超参数微调的变体来实现迭代反向翻译，并在 WMT 2014 中实现了超过 7-10 BLEU 点的改进，与监督 SMT 相比关闭了 2-5 BLEU 点的差距。

    Sep, 2018

  • 印度语言的统计机器翻译

    本文介绍了使用 SMT 技术和 MOSES 工具包开发双语 SMT 模型，实现英语和十五种低资源印度语言之间的翻译，包括使用 BLEU，METEOR 和 RIBES 等标准指标对翻译质量进行评估。

    Jan, 2023

  • 一种有效的无监督机器翻译方法

    本文针对现有无监督机器翻译存在的不足之处，通过利用子词信息、开发理论上有根据的无监督调优方法和引入联合优化程序等手段，改进了统计机器翻译系统，并将其用于初始化双 NMT 模型并进行后续微调，使无监督机器翻译的表现大幅度提升。在英德无监督机器翻译领域，改进后的 SMT 系统相较之前最好的无监督系统 BLEU 值提高了 5.5 个百分点，超过了当时的（监督）任务获胜者。

    Feb, 2019

  • 机器翻译中利用元信息的神经和统计方法

    本文研究了利用元信息及更丰富的上下文方法来改善机器翻译质量，首要关注输入文本的类别信息，采用最先进的神经网络方法在统计机器翻译框架下解决该问题，实验结果在某些文本类别上 BLEU 评分提高了 3%。

    Aug, 2017

  • 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

  • 统计机器翻译中数据选择的神经网络分类器

    本研究提出了一种基于神经网络分类器的数据选择方法，实验结果表明相对于交叉熵法，该方法可提供更好的翻译质量，并且在不同语言对的情况下，实验结果是连贯一致的。

    Dec, 2016

  • 无监督神经机器翻译中使用 SMT 作为后验正则化

    本论文提出了一种将基于短语的统计机器翻译模型作为后验正则化引入到无监督神经机器翻译模型的训练过程中，以提高翻译质量的方法，并在 en-fr 和 en-de 翻译任务上进行实验，最终取得了新的最佳性能。

    Jan, 2019

  • 神经网络翻译模型用于语法纠错

    本文介绍了使用神经网络全局词汇模型和神经网络联合模型来改善基于短语的统计机器翻译系统的局限性，通过对源句子的环境信息进行更有效地利用，显著提高了语法错误纠正的准确性。

    Jun, 2016