Apr, 2018

神经机器翻译中的回译研究

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TL;DR本研究探讨了使用回译数据对 NMT 模型性能的影响，通过逐步增加回译数据来训练一系列以德语为源语言，以英语为目标语言的 NMT 系统，并分析了相应的翻译绩效。
corpus-based machine translationneural mtback-translationparallel corporanmt system
发现论文，激发创造
  • 神经机器翻译中的单语数据使用：一项系统研究

    本文对神经机器翻译的数据生成进行了系统研究，比较了不同的单语数据使用方法和多个数据生成过程，并介绍了一些便宜易实现的新数据模拟技术。研究发现，通过回译技术生成人工平行数据非常有效，并给出了原因解释。

    Mar, 2019

  • 从多个来源选择回译数据以改进神经机器翻译

    本文提出了使用不同的机器翻译方法进行回译来生成合成训练语料，并使用数据选择策略来优化其性能，进而提高低资源语言的机器翻译质量。结果表明，这种方法可以有效地提升机器翻译的性能。

    May, 2020

  • 使用单语数据改进神经机器翻译模型

    通过将单语数据与自动背景翻译配对，我们未改变神经网络结构，使用目标语单语训练数据进行神经机器翻译（NMT）模型的训练，并在多项任务上取得最新的最优结果（最高 + 2.8-3.7 BLEU），并证明了使用领域单语和平行数据进行微调，对 IWSLT 15 任务英德翻译有实质性的改善。

    Nov, 2015

  • 利用自我训练增强低资源神经机器翻译的反向翻译

    利用自训练策略改进 Neural Machine Translation（NMT）模型，通过反向翻译技术来生成高质量的合成数据以训练标准翻译模型，可提高低资源下的翻译品质，提高翻译模型的 BLEU 值。

    Jun, 2020

  • 双向神经机器翻译与合成平行数据

    本论文提出一种结合了回译和多语言神经机器翻译技术的新技术，通过为一个语言对训练一个模型来改善在低资源和跨领域情况下的机器翻译效果，并且能显著降低培训和部署成本。

    May, 2018

  • 规模理解后向翻译

    使用单语数据生成目标语反向翻译的有效方法能够提高神经机器翻译质量。本研究比较了几种方法生成合成源句子的效果，发现使用采样或噪声束搜索的反向翻译方法效果最好，并证实这种合成数据的训练信号强于束搜索或贪婪搜索的数据，同时也比较了它们与真实的平行语料库的效果，并研究了不同领域对它们的影响。最终，将这种方法扩展到数亿条单语数据，获得了 35 BLEU 的 WMT'14 英德测试集上的最新记录。

    Aug, 2018

  • 元背译

    本文提出了一种基于元学习的算法，通过调整预先训练的 back-translation 模型来生成伪平行数据，用于训练前向翻译模型，并在 WMT 数据集和多语言翻译中实现了显著的改进。

    Feb, 2021

  • 利用单语数据进行神经机器翻译模型的联合训练

    本文提出了一种新方法，通过联合 EM 优化方法融合源语言和目标语言的神经机器翻译模型，以更好地利用单语数据来提高翻译质量，实验结果表明，相对于使用单语数据训练的强基线系统，该方法可以同时提高源到目标和目标到源模型的翻译质量。

    Mar, 2018

  • 无监督神经机器翻译

    本研究提出了一种全新的方法，在没有平行数据的情况下，只利用单语数据即可训练 NMT 系统。这种基于注意力机制的编码器解码器模型结合去噪和回译技术， 在 WMT 2014 的法英和德英翻译中获得了 15.56 和 10.21 BLEU 分数，且能够利用少量的平行数据来提高翻译质量。

    Oct, 2017

  • 神经机器翻译的半监督学习

    该论文提出了一种半监督的方法来训练神经机器翻译模型，该方法使用标记数据和未标记数据的拼接，通过一个自编码器重建单语语料库，从而利用源语言和目标语言的单语语料库以及双语平行语料库从而在中英数据集上取得了显著的性能提升。

    Jun, 2016