EMNLPAug, 2016

神经网络与基于短语的机器翻译质量比较：一个案例研究

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TL;DR本文分析了神经网络机器翻译（NMT）与基于短语的机器翻译（PBMT）在英语 - 德语翻译数据集上的表现，从专业翻译的高质量后编辑结果中发现神经网络机器翻译在表述动词重新排序等语言现象时具有更好的建模能力，但仍有需要改进的方面。
statistical machine translationneural approachphrase-based approachestranslation qualityreordering of verbs
发现论文，激发创造
  • 神经机器翻译的预翻译

    使用词汇短语转换（phrase-based machine translation）方法预处理输入，进而提升神经机器翻译（NMT）的翻译质量，在英德翻译任务中，使用该方法的性能跃升 2 个 BLEU 分数，同时分析了初始系统质量对最终结果的影响。

    Oct, 2016

  • 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

  • 神经机器翻译质量与后编辑表现

    本研究测试了在专业翻译中使用神经机器翻译（NMT）是否能够节省人工处理时间，并发现更好的 MT 系统确实能够减少英文到捷克文翻译过程中的修改次数，但是质量和编辑时间之间的关系并不是直接的关系，并且与短语词汇表机器翻译不同的是，BLEU 不能稳定预测时间或最终输出质量。

    Sep, 2021

  • 低资源语言的神经机器翻译

    本文研究通过引入更多本地依赖关系和使用单词对齐来学习翻译过程中的句子重新排序，在低资源语言中使用神经机器翻译 (NMT) 模型，产生仅使用 7 万个训练数据令人满意的翻译结果。

    Aug, 2017

  • 神经机器翻译：综述与调查

    本文追溯了现代神经机器翻译体系结构的起源，重点探讨了单个神经网络在翻译中的应用，其中涉及到 word 和 sentence embedding 以及编码器 - 解码器网络家族的早期示例，并总结了该领域的最新趋势。

    Dec, 2019

  • 利用基于短语的模型在混合搜索中进行神经机器翻译

    本文介绍了一种混合搜索的关注机制神经机器翻译模型，该模型使用机器翻译模型和短语级翻译概率等特征来实现目标短语的波束搜索，结果显示与强 NMT 基准模型相比，使用短语模型搜索可以将机器翻译质量提高达到 2.3% 的 BLEU 绝对值的效果。

    Aug, 2017

  • 神经机器翻译与基于短语的机器翻译在 9 个语言方向上的多方面评估

    本文评估了新兴的神经机器翻译系统和基于短语的机器翻译系统在九种语言方向上的表现，发现相对于基于短语的系统，神经机器翻译系统翻译更为流畅和准确，但在翻译超长句子时表现差。

    Jan, 2017

  • 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

  • 面向神经短语机器翻译的研究

    本文提出神经短语机器翻译模型 (NPMT)，采用基于分段的序列建模方法 (SWAN) 显式建模翻译序列中的短语结构并引入新层实现局部重新排序 (Soft)。相比于基于注意力机制的 NMT 方法，NPMT 直接以顺序方式输出短语，因此可以在线性时间内解码，实验表明与强 NMT 基准模型相比，在 IWSLT 2014 德英 / 英德和 IWSLT 2015 英越机器翻译任务上表现优越，并且 NPMT 模型的输出翻译语言有意义。

    Jun, 2017

  • 神经机器翻译在文学文本上能达到什么质量水平？

    本文基于神经机器翻译（NMT）和短语统计机器翻译（PBSMT）训练了英语到加泰罗尼亚语的文学适应翻译系统，并在 12 部文学作品上进行了评估，结果表明基于 NMT 的系统相对于 PBSMT 的结果有显著的提升（p<0.01）, 其自动 BLEU 评估指标提高了 11%（3 个点），而人类的评估结果也证明了 NMT 翻译结果的优势。

    Jan, 2018