Jun, 2017

基于分解的神经机器翻译模型集成用于自动后编辑和质量评估

PDF
TL;DR利用多个专门的神经机器翻译系统，将已被证明在词级质量估计中有效的特征作为输入因素，扩展原始源和机器翻译假设的表示，生成自动后编辑的假设，并在单个框架内连接自动后编辑和词级质量估计的最先进方法，进而通过调整实现两个任务的最优表现。
automatic post-editingword-level quality estimationneural machine translationensemble modelsstate-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 自动后编辑能否改进 NMT？

    本研究旨在探讨自动后编辑技术在神经机器翻译系统上的实用性。通过构建英德短语翻译的人工编辑语料库，我们证明了在大规模语料库和人工编辑数据的监督下，最新的神经网络后编辑技术可以显著提高神经机器翻译系统的翻译质量，并挑战了当前领域的理解。

    Sep, 2020

  • 神经机器翻译的无监督质量评估

    提出了一种无监督方法来进行机器翻译的质量估计，该方法不需要大量专家注释数据、计算和时间来训练。该方法通过从机器翻译系统中提取有用的信息，并采用不确定性量化方法，实现了与人类判断质量的很好相关性，与最先进的监督质量估计模型相媲美。同时，他们还收集了第一个数据集，使得可以进行黑盒和白盒方法的质量估计的工作。

    May, 2020

  • 神经序列到序列架构在自动后编辑中的探索

    本文研究了多种神经架构用于机器翻译自动后编辑任务。研究内容包括：将 $mt$ 和 $src$ 结合在一起直接对目标进行建模的端到端模型、硬注意力模型和以上两种结合。结果表明：将多个神经架构和硬注意力相结合，所构建的双注意力模型在自动后编辑任务中提供了更好的表现。

    Jun, 2017

  • MLQE-PE: 多语言质量估计和后编辑数据集

    MLQE-PE 为机器翻译质量评估和自动后编辑提供了新数据集，包含 11 种语言对，针对每种语言对的 10000 个翻译提供了人类标签，包括句子级别的直接评估和后编辑努力以及单词级别的好 / 坏标签，同时还提供了后编辑的句子、标题以及用于翻译文本的神经机器翻译模型。

    Oct, 2020

  • 自动后编辑高质量机器翻译中句法对称的重要性

    本文探讨自动后编辑 (APE) 的问题，提出了一种基于对称自注意和语言学正则化的方法，旨在提高 APE 模型对目标语言的理解能力，并取得了实验结果的显著提升。

    May, 2023

  • 基于单 / 双语神经机器翻译模型的对数线性组合用于自动后编辑

    本文探讨了神经机器翻译模型在自动后编辑任务上的应用，并借助对不同模型的处理提高结果，使用简单的字符串匹配惩罚来控制原始机器翻译输出，产生了大量人工数据来解决训练数据不足的问题，超越了基线和其他系统。

    May, 2016

  • 双语专家” 能够找出翻译错误

    提出了一种基于双向 Transformer 和双向 LSTM 预测模型的机器翻译自动评估框架，能够对 WMT 的翻译结果进行质量评估，并在 WMT 2017/2018 的质量评估任务中取得了最好的性能表现。

    Jul, 2018

  • Netmarble AI Center WMT21 自动后编辑共享任务提交

    本文介绍了 Netmarble 在 WMT21 自动后处理 (APE) 共享任务中的提交，旨在通过多种手段来改进机器翻译的质量，并通过实验证明其有效性。

    Sep, 2021

  • 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

  • 神经自动后编辑系统解释的共享注意机制

    本文提出了一种神经自动后编辑系统，该系统使用两个独立编码器对源句子和机器翻译句子进行编码，并利用共享注意力机制更好地理解两个输入对于后编辑句子生成的贡献，其已在 WMT16 和 WMT17 APE IT domain 英德共享任务的官方数据以及附加的 500K 人工数据上进行了训练和评估，同时提供了更好的可解释性。

    Jul, 2018