Nov, 2018

提高语音翻译的稳健性

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TL;DR提出了一种简单且有效的方法来改进神经机器翻译在语音翻译中的稳健性，通过在干净的平行数据集中注入真实输出中存在的噪声以及结合拼音特征，使 NMT 可以在类似的单词分布下进行训练和测试，实验结果表明，该方法在多个噪声测试集上的稳定性表现优异，并在 WMT'17 中英测试集上取得了泛化性能的提高。
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发现论文，激发创造
  • 干净与嘈杂语音转录的强健神经机器翻译

    本文研究如何使强 NMT 系统适应典型 ASR 错误，并提出适应策略以训练单一系统，能够在无监督输入类型的情况下翻译干净或嘈杂的输入。通过公共演讲翻译数据集的实验结果表明，对包括 ASR 转录本的大量并行数据进行调整对于相同类型的测试数据是有益的，但在翻译干净文本时会产生轻微恶化。 在干净和嘈杂数据的同一数据上进行调整可以在两种输入类型上产生最佳结果。

    Oct, 2019

  • 通过数据增强提高神经机器翻译的鲁棒性：超越回译

    本文探讨了神经机器翻译以及如何提高其对于噪声输入的鲁棒性，提出了新的数据扩充方法以及通过利用外部数据中的噪声来加强模型鲁棒性。

    Oct, 2019

  • 突破数据屏障：通过对抗稳定性训练实现鲁棒性语音翻译

    本文提出了一种通过对编码器和解码器同时采用对抗学习和数据增强，使得神经机器翻译模型更加鲁棒处理语音识别误差的训练架构，并在 IWSLT2018 语音翻译任务上实现了与自然文本几乎相当的结果，在有识别噪声的 ASR 输出上比基准系统高 2.83 个 BLEU 分数。

    Sep, 2019

  • 利用合成噪音提高机器翻译的鲁棒性

    本文介绍借助带有自然噪声的大型数据集从而使得机器翻译系统更加鲁棒，提升其抗噪能力并部分缓解由此产生的精度损失。

    Feb, 2019

  • 构建强韧的神经机器翻译系统

    本文提出采用对抗性稳定性训练来提高神经机器翻译 (NMT) 模型的鲁棒性，通过使编码器和解码器在输入和其扰动版本的情况下行为相似，进而提高模型的容错性。在汉英、英德和英法翻译任务中的实验结果表明，该方法不仅可以显著提高强 NMT 系统的翻译品质，而且可以增强 NMT 模型的鲁棒性。

    May, 2018

  • 来自非母语者的文本的神经机器翻译

    本研究研究神经机器翻译系统中的数据噪声问题以及如何通过增加包含人工引入的语法错误句子的训练数据来提高其对错误的鲁棒性，同时提出了一套用于测试神经机器翻译在处理语法错误上的 JFLEG 语法纠错语料库的西班牙语翻译。

    Aug, 2018

  • 提高实际场景神经机器翻译系统的鲁棒性

    本文讨论机器翻译中神经机器翻译的鲁棒性在实际应用中的问题，以及提高模型鲁棒性的方法。

    Jul, 2019

  • 具有双重对抗输入的稳健神经机器翻译

    提出了一种改善神经机器翻译模型鲁棒性的方法，该方法包含两个部分：通过对抗性源样本攻击翻译模型，以及通过对抗性目标输入来防御翻译模型，以提高其对抗性源输入的鲁棒性，并通过梯度下降法生成对抗性输入来提高其性能。在中英和英德翻译任务的实验结果表明，在标准的干净基准测试中，我们的方法可以取得显著的改进（$2.8$ 和 $1.6$ BLEU 分数），同时在噪声数据上表现出更高的鲁棒性。

    Jun, 2019

  • 大规模多语言神经机器翻译的鲁棒性实证研究

    我们通过实证研究了印度尼西亚 - 汉语翻译在不同噪声环境下的翻译稳健性，并创建了一个用于评估翻译稳健性的基准数据集。

    May, 2024

  • 具有联合文本和语音嵌入的强大的神经机器翻译

    本篇论文研究了神经机器翻译中的一种特殊噪声 - 同音替换，提出将源语言句子的文本和音素信息进行联合嵌入，并使用同音替换扩充训练数据集来提高模型对同音替换的鲁棒性，实验结果表明，放置在音素信息上的大多数权重可能比文本信息更有利于提高翻译质量和模型鲁棒性。

    Oct, 2018