ACLApr, 2016

使用贝叶斯优化的速度限制调整在统计机器翻译中的应用

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TL;DR本文基于贝叶斯优化的思想，提出了一种有效调整机器翻译中速度相关参数的方法，使翻译速度达到预设要求且 BLEU 分数最大化。在三种语言和两种速度约束条件下进行实验，结果显示相比于网格搜索和随机搜索，算法总体优化时间有所减少，此外本方法还可以解除速度和 BLEU 指标的关联性，通过对少量语句的速度测量，从而进一步减少优化时间。
发现论文，激发创造
  • 机器翻译的贝叶斯优化

    本文提出了一种使用贝叶斯优化算法进行最小误差率训练的新型统计机器翻译系统，探索了两类算法来高效地探索翻译空间，其中一类基于 N-best 列表，另一类基于超图表示法，同时介绍了一种随机嵌入算法来扩展我们的方法以处理稀疏高维特征集。

    Dec, 2014

  • 未知约束的贝叶斯优化

    研究了具有先验未知约束的贝叶斯优化及其在优化问题中的应用，并提供了解决此类问题的通用框架，并在潜在 Dirichlet 分配，神经网络调整和哈密顿蒙特卡罗优化等问题中进行了有效性实证。

    Mar, 2014

  • 带有噪声词汇约束的神经机器翻译

    本文提出了一种新的框架，将用户提供的限制条件作为外部记忆存储，并以柔性方式进行处理，从而解决在现实世界中限制条件可能存在的问题，实验结果表明，我们的方法能够在处理嘈杂的限制条件时取得相当大的 BLEU 收益，这些结果使我们能够将所提出的方法应用于不需要用户帮助生成限制条件的新场景中并证明了该方法确实能够提高自动生成的约束下的翻译质量。

    Aug, 2019

  • 神经机器翻译中基于动态波束分配的快速词汇约束解码

    该论文旨在介绍一种新的机器翻译解码算法 —— 词汇约束解码法，该算法能够快速而准确地在输出中包含预定的单词和短语，并探索模型与 BLEU 得分之间的关系，与此同时它还能够极大地优化计算复杂性。

    Apr, 2018

  • 鼓励神经机器翻译满足术语限制

    本文提出了一种新的方法，通过训练步骤来鼓励神经机器翻译满足词汇约束，其主要包括训练数据扩充、约束词汇掩码和交叉熵损失函数修改三个方面，实验表明该方法在 BLEU 分数和生成约束词汇的数量方面均优于其他算法。

    Jun, 2021

  • 互动机器翻译中提供建议的简易引导解码

    本文提出一种使用参数化的神经机器翻译目标函数的简单约束解码算法来改善翻译质量的方法，并在一个基准数据集上进行了验证，结果表明该算法在翻译质量和时间效率方面都优于现有方法。

    Nov, 2022

  • 自适应贝叶斯优化在高精度运动系统中的应用

    在这项工作中，我们提出了一种基于 GoOSE 算法的实时纯数据驱动的自适应控制方法，用于在线调整低级控制器参数，从而处理性能和稳定性的要求，并通过修改负载和参考步长将其与插值约束优化方法进行比较，用于评估算法在半导体行业应用中实现的真实精密运动系统的性能。

    Apr, 2024

  • 具有安全约束的贝叶斯优化：机器人中的安全自动参数调整

    该论文提出一种基于安全约束的 Bayesian 优化算法，通过高斯过程先验和上下文变量，在保证安全的前提下实现对机器人算法参数的快速优化。

    Feb, 2016

  • 贝叶斯优化的迁移学习：综述

    该研究论文介绍基于贝叶斯优化的迁移学习方法，从初始点设计、搜索空间设计、代理模型和获取函数等四个方面总结其方法论和技术细节。同时，论文彰显了该方法在广泛应用中的优点，并提出了未来的研究方向。

    Feb, 2023

  • 利用 Levenshtein 变换的受词汇约束的神经机器翻译

    本文提出了一种在神经机器翻译中加入词汇约束的简单有效算法，该算法可以在推理时注入术语约束，而不影响解码速度，并且无需修改训练流程，使用自定义字典即可运行，实验结果表明，我们的方法在英德 WMT 数据集上可以提高基线和之前方法的翻译质量。

    Apr, 2020