Jan, 2017

神经机器翻译简单领域适应方法的实证比较

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TL;DR本文提出了一种新颖的领域自适应方法 ——“混合微调”，用于神经机器翻译。该方法将微调和多领域 NMT 两种现有方法相结合，并在一个混合了内外领域语料库的平行语料库上对 NMT 模型进行微调，然后通过增加人工标记来指示特定领域对所有语料库进行增强。我们在实证基础上比较了我们的方法与微调和多领域方法，讨论了它的优点和缺点。
发现论文，激发创造
  • 神经机器翻译的领域自适应调查

    本文全面调查总结了当前最先进的神经机器翻译领域适应技术，旨在解决场景中特定领域缺乏相应语料库而导致自然语言翻译效果下降的问题。

    Jun, 2018

  • 神经机器翻译的快速领域适应

    本文介绍了一种适应新领域的神经机器翻译（NMT）系统，并展示了在两种语言对上，适应方法相比于常用方法在自动和人工评估测量标准下的显著性提升，而一般领域性能仅略有下降，适应过程快速且不需要重新训练 NMT 模型。

    Dec, 2016

  • 神经机器翻译的迭代双域自适应

    本文提出一种双重迭代领域自适应框架，通过多层反向翻译知识传输来提高公共领域的翻译知识的提取效果，并通过将这种转移策略应用于多个不同相似度的领域进行了验证。该框架在中英文和英德文翻译任务中取得了令人满意的实验结果。

    Dec, 2019

  • 神经机器翻译的简单可扩展自适应性

    本研究提出了一种简单而有效的适应 NMT 模型的方法，该方法是将微小的任务特定适配层注入预训练模型，能够同时适应多个不同的任务，并在两项任务中得到了验证，理论与全面的微调相当。

    Sep, 2019

  • 通过词表归纳进行神经机器翻译的领域适应

    本文提出了一种无监督的自适应方法，使用伪域内语料库通过微调预先训练的域外 NMT 模型，借助词典诱导提取域内词汇，并通过针对性的单语域内目标句子进行逐词反向翻译构建伪平行域内语料库，在 20 对自适应设置和两种模型架构的五个领域中，我们的方法始终显示出提高，而不需要使用任何域内平行句子，改进了未经过调整的模型高达 14 BLEU 和强反向翻译基线的最高 2 BLEU。

    Jun, 2019

  • 预训练多语言神经机器翻译模型的鲁棒领域自适应

    本文提出一种将多语言神经机器翻译模型域自适应的 Fine-tuning 方法，结合 Embeddings 冻结与对抗性损失，能在保持所有语言对的通用领域性能的同时，显著提高处理特定数据领域的性能。

    Oct, 2022

  • 通过多语言转移学习利用跨领域平行数据进行低资源神经机器翻译的开发

    本文提出了一种新的多语种多阶段微调方法，融合了领域自适应、多语言和反向翻译，通过利用域外数据的转移学习方法来帮助改善日俄低资源神经机器翻译的质量。

    Jul, 2019

  • 基于多语数据选择的神经机器翻译领域通用无监督适应

    本文针对神经机器翻译中的无监督领域自适应问题，提出一种跨语料库数据选择方法，通过对多语言 BERT 进行对比学习，实现源语言和目标语言之间的表示对齐，从而实现零样本领域分类器的可转移性，并且通过联合学习翻译任务和领域区分任务来适应新领域。我们在五个不同的领域和三种语言对的神经机器翻译上进行了跨语料库数据选择方法的评估，并在 COVID-19 疫情实时翻译中进行了应用验证， 实验结果表明，我们提出的方法相对于基线方法的 BLEU 指标得分提高了 1.5 个百分点。

    Sep, 2021

  • 多领域神经机器翻译

    本文提出了一种神经机器翻译方法，通过将文本领域视为不同的语言并使用多语言 NMT 方法创建多领域翻译系统，从而实现在单个模型中支持多个领域，我们的方法在翻译质量上有显著提高。同时探究了预先指定文本领域的必要性，发现预先指定领域是必须的，但即使未知也可以达到相当高的翻译质量。

    May, 2018

  • 通过领域自适应技术利用语言相关性进行机器翻译

    本文提出了一种新颖的方法使用基于 5-gram KenLM 语言模型的缩放相似性分数，尤其是对于相关语言，该方法使用 Kneser-ney 平滑技术从域内数据中过滤出域外数据，以提高机器翻译的翻译质量。 此外，我们采用了其他域自适应技术，如多域、微调和迭代回译方法，以比较我们在 Hindi-Nepali 语言对上的新方法在 NMT 和 SMT 上的效果，我们的方法在多域方法上增加了约 2 个 BLEU 点，在微调 NMT 方面提高了约 3 个 BLEU 点，在迭代回译上提高了约 2 个 BLEU 点。

    Mar, 2023