COLINGOct, 2016

神经机器翻译的预翻译

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TL;DR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。
neural machine translationstatistical machine translationpreprocessingphrase-based machine translationbleu score
发现论文，激发创造
  • 神经网络与基于短语的机器翻译质量比较：一个案例研究

    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。

    Aug, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 简化翻译的神经机器翻译

    这篇论文介绍了使用文本简化技术和神经机器翻译模型来提高深度学习翻译模型的学习能力，并通过实验验证了这种方法的有效性。

    Dec, 2016