Apr, 2017

使用神经机器翻译对具有大量技术术语词汇的专利句子进行翻译

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TL;DR本文提出一种新的方法，使用双语数据将技术术语替换为术语标记，并使用基于 SMT 的方法将翻译原文的技术术语标记替换为技术术语翻译，通过这种方法，可以让 NMT 系统在翻译包含大量技术术语的专利句子时表现更加出色。
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发现论文，激发创造
  • 基于分支熵选择大词汇量的神经机器翻译模型

    本文基于分支熵的统计方法，提出一种扩展词汇表的神经机器翻译方法，使其适用于翻译专利文件等包含大量罕见技术术语的情况。通过对选定的短语进行 SMT 短语翻译表替换，达到显著的机器翻译错误减少和翻译精度提升。

    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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 神经机器翻译中使用非常大的目标词汇量

    本文提出了一种基于重要性采样的方法，使我们可以使用非常大的目标词汇，有效地进行解码，可以优于基准模型和 LSTM-based 神经机器翻译模型，并使用多个模型集成实现了英 -> 德翻译的最先进性能（由 BLEU 度量）。

    Dec, 2014

  • 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

  • 搜索引擎引导的非参数神经机器翻译

    本研究提出了一种基于注意力机制的神经机器翻译（NMT）模型，并允许它在训练后访问整个平行句子对训练集。该模型由两个阶段组成：检索阶段和翻译阶段，实现了在源句子和一组检索的平行句子对之间的平滑翻译。在三种语言（En-Fr，En-De 和 En-Es）上的实证评估表明，该方法显著优于基准方法，并且当检索到更相关的平行句子对时，改进效果更为显著。

    May, 2017

  • 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