Jul, 2017

WMT17 自动后编辑任务的 LIG-CRIStAL 系统

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TL;DR本文介绍了 LIG-CRIStAL 团队在 WMT2017 共享的自动后期处理任务中的两个神经后期编辑模型：一个具有任务特定关注机制的单源模型，适用于低资源场景；另外一个是使用源语句提供额外上下文的链接架构，并能在更多的训练数据可用时略微提高结果。我们展示并讨论了在任务中提供的两个数据集 (en-de 和 de-en) 的结果。
neural post-editingattention mechanismchained architecturelow-resource scenariotraining data
发现论文，激发创造
  • WMT16 自动后编辑和多模式翻译任务中的 CUNI 系统

    本文利用最近发表的多种神经序列学习方法，构建用于 WMT 2016 共享任务的自动后期编辑和多模态机器翻译系统。

    Jun, 2016

  • 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

  • LIUM-CVC 提交的 WMT18 多模式翻译任务

    本文介绍了由 LIUM 和 CVC 开发的多模态神经机器翻译系统，描述了他们在 WMT18 多模态翻译共享任务中提出的几种修改架构，以更好地整合卷积特征和使用编码器方面的信息来优化模型，最终在英法和英德语言对上以 METEOR 自动评估指标为参考，获得第一和第二名。

    Sep, 2018

  • MS-UEdin 提交给 WMT2018 APE 共享任务的论文：用于自动后期编辑的双源 Transformer

    这篇论文介绍了微软和爱丁堡大学 2018 年 WMT 共享任务中的自动后编辑竞赛，利用上一次共享任务的训练数据和系统，重新实现了我们自己的模型，并以广泛的参数共享为基础进行改进。接着，我们对 IT 领域的双源变压器模型和数据选择进行了实验。我们的提交结果在 SMT 后编辑子任务中占据了决定性胜利，建立了新的技术水平，并在 NMT 子任务中获得了非常接近的第二名（或相等，16.46 vs. 16.50 TER）。根据 NMT 子任务的相对较弱结果，我们假设神经对神经的 APE 实际上并不有用。

    Sep, 2018

  • WMT17 多模式翻译任务的 CUNI 系统

    本文描述了我们在 WMT17 多模态翻译任务中的提交内容，其中通过使用来自平行语料和回译的方法获取了额外的数据，建立了纯文本神经翻译模型进行多模态翻译，并使用最佳系统将英语字幕翻译为目标语言。我们还展示了一些未能有效提高翻译性能的负面结果。

    Jul, 2017

  • LIUM-CVC 对 WMT17 多模态翻译任务的提交

    本文介绍了由 LIUM 和 CVC 开发的单模态和多模态神经机器翻译系统，其中探索了两种多模态架构，最终的系统根据自动评估指标 METEOR 和 BLEU 在 En-De 和 En-Fr 语言对中排名第一。

    Jul, 2017

  • 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

  • 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

  • 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

  • 爱丁堡大学 WMT17 神经机器翻译系统

    该论文介绍爱丁堡大学参加 WMT17 共享新闻翻译和生物医学翻译任务的情况，使用了采用 Nematus 注意力编码器 - 解码器训练的神经机器翻译系统，并对层归一化、深度结构和不同的集成技术进行了广泛的实验。

    Aug, 2017