ACLMay, 2018

同声传译员表现的自动评估

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TL;DR提出了一种通过建立质量评估 (quality estimation) 方法来预测同声传译工作表现的任务，利用新颖的特征和方法达到了更好的预测准确性
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发现论文，激发创造
  • 探究人机评估并行口语翻译的相关性

    评估口译服务的表现是一项复杂的任务，尤其是在应用自动评估方法时，本研究旨在通过分析自动度量与人工评估之间的相关性来评估同传口译的可靠性，结果表明 GPT 模型，特别是 GPT-3.5 具有最强的语义相似性相关性，即使在评估短文本片段时也是如此。

    Jun, 2024

  • 口译迷惑：从原始语言或口译者翻译

    探究跟随原演讲者或译员进行自动同声传译的语音翻译系统能够在保持翻译质量的前提下，增加可提供的语言范围，从而通过 ESIC 进行英语到捷克语的研究，比较人类译员与机器翻译系统之间的差异，并进行人类评价以衡量信息损失。

    Jun, 2021

  • SimulEval：一款用于同时翻译评估的工具包

    SimulEval 是一个易于使用、面向同时文本和语音翻译的通用评估工具包，通过客户端执行自定义策略实现同时解码，自动执行同时解码并收集几个流行的延迟度量。

    Jul, 2020

  • 同时机器翻译的流级延迟评估

    本文提出了基于重新划分的流级别延迟评估方法，较好地适用于连续的流翻译，并在参考 IWSLT 任务的流式条件下得到成功评估。

    Apr, 2021

  • 评估同声传译数据上的同时机器翻译表现

    该研究旨在证明同时机器翻译系统应该使用实际口译数据进行训练和测试，对使用离线翻译数据进行训练的同时机器翻译系统进行评估，结果表明使用口译数据评估时，BLEU 分数可提高多达 13.83，提出了一种将离线翻译转换为口译风格数据的解决方法，并建议构建更适合评估和开发同时机器翻译系统的大规模口译语料库。

    Oct, 2021

  • KUDO 语言解释助手：远程口译自动实时支持

    本文介绍了 Interpreter Assist，这是一种针对 RSI 场景设计的计算机辅助口译工具，包括自动词汇表创建工具和实时建议系统两个主要功能，通过基准测试得出了词汇表创建的质量和相关性以及实时建议功能的精度和召回率。

    Jan, 2022

  • 评估语音翻译的评估指标

    本文评估了目前针对语音翻译的指标，并评估了不同评估方法在方言变体翻译上的影响。同时表明先前使用的自动度量标准最适合于标准化高资源语言。

    Oct, 2021

  • 自适应训练的流畅低延迟语音同传翻译

    提出了一种名为 Self-Adaptive Translation (SAT) 的方法，实现同时语音翻译。该方法通过灵活调整翻译的长度，以适应不同的源语音速率，从而在保持近似的翻译质量的前提下，显著降低了延迟，生成了更流畅自然的目标语音。

    Oct, 2020

  • 利用同步的流式 ASR 辅助的直接同声传译

    本文提出一种新型的语音翻译范例，通过使用两个分离但同步的解码器，一个用于流式 ASR, 一个用于直接语音翻译，并通过 ASR 生成的中间结果指导直接语音翻译，实现了流畅度更高的翻译质量。

    Jun, 2021

  • 从 SimulMT 到 SimulST: 将同时翻译文本转换为端到端同时翻译语音

    本文调查了如何将同步文本翻译方法与同时语音翻译相结合，并通过引入预决定模块来适应于端到端的同时语音翻译。同时，对将固定和灵活的预决策与固定和灵活的策略相结合的延迟质量权衡进行了详细分析。作者还设计了一种新的计算感知的延迟度量方法，该方法从平均滞后进行调整。

    Nov, 2020