ACLMay, 2019

重新审视低资源神经机器翻译：以个案研究为例

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TL;DR本文探讨神经网络机器翻译（NMT）在低资源条件下性能下降的原因，提出适应低资源环境时的注意事项和最佳实践，并在德语 - 英语和韩语 - 英语低资源翻译数据集上进行实验，发现经过优化的 NMT 系统可以在没有使用其他语言辅助数据的情况下，比以前报告的更少数据超越采用词组统计的基于规则的机器翻译（PBSMT），BLEU 指标超过 4 个点。
neural machine translationlow-resourcesystem adaptationbest practicesbleu
发现论文，激发创造
  • 低资源语言的神经机器翻译

    本文研究通过引入更多本地依赖关系和使用单词对齐来学习翻译过程中的句子重新排序，在低资源语言中使用神经机器翻译 (NMT) 模型，产生仅使用 7 万个训练数据令人满意的翻译结果。

    Aug, 2017

  • 低资源神经机器翻译调查

    本文对低资源神经机器翻译进行了调查，并根据所使用的辅助数据将相关作品分为三类：利用源语言和 / 或目标语言的单语数据，利用来自辅助语言的数据以及利用多模态数据。该调查有助于研究人员更好地理解该领域，鼓励他们设计更好的算法，也有助于帮助行业从业者选择适合其应用程序的算法。

    Jul, 2021

  • 低资源语言的神经机器翻译：综述

    本文介绍了对低资源语言 NMT（LRL-NMT）的研究进展进行了详细调查，并定量分析了最受欢迎的解决方案，提供了一组指南来选择给定 LRL 数据设置的可能的 NMT 技术。它还呈现了 LRL-NMT 研究领域的完整视图，并提供了进一步增强 LRL-NMT 研究工作的建议清单。

    Jun, 2021

  • 低资源语言的神经机器翻译

    该研究探索了低资源语言领域的神经机器翻译以及如何通过 NLP 和深度学习技术对语言模型进行改进

    Apr, 2023

  • 在印度尼西亚的低资源本地语言上复制性评测神经机器翻译 (NMT)

    通过对印尼四种资源匮乏的本土语言：爪哇语、巽他语、民丹・卡巴乌语和巴厘语的神经机器翻译系统进行全面分析，本研究揭示了适用于资源匮乏语言翻译的实用策略，展示了实现竞争性翻译品质的神经机器翻译系统，对类似背景的研究者提供了有价值的指导。

    Nov, 2023

  • 零资源语言的多语言神经机器翻译

    本篇论文介绍了如何使用多语言神经机器翻译（multilingual NMT）解决低资源语种翻译问题，提出了一种基于迭代自训练的方法可以利用单语数据来提高零样本翻译的性能。实验结果表明，多语言 NMT 优于传统的双语 NMT，Transformer 模型优于循环神经网络模型，零样本 NMT 优于传统的基于中间语的翻译方法，甚至与完全训练的双语系统相当。

    Sep, 2019

  • 低资源机器翻译中的语法差异处理

    本文提出一种简单但有效的方法，即将目标语句重新排序以匹配源语序，并将其作为另外一种训练时的监督信号，从而在模拟低资源日语 - 英语和真实低资源维吾尔 - 英语语种中获得显着改进。

    Aug, 2019

  • 基于相关性引导的神经机器翻译

    我们提出了一种基于可解释性的 NMT 训练方法，应用于无监督和有监督模型训练，用于翻译英语和三种不同资源的语言 —— 法语、古吉拉特语和哈萨克语。我们的结果表明，我们的方法在低资源条件下可以有希望，优于简单的训练基线；尽管改进只是微小的，但为进一步探索这种方法和参数以及其扩展到其他语言奠定了基础。

    Nov, 2023

  • 利用可比语料库诱导的双语词典进行低资源语言的神经机器翻译

    本文使用端到端的 Siamese 双向递归神经网络从 Wikipedia 的可比较多语言文章中提取并生成平行句子，证明使用所收集的数据集可以提高低资源语言对 (英―印度语和英―泰米尔语) 上的 BLEU 分数。

    Jun, 2018

  • 探索神经机器翻译用于低资源语言：以巴伐利亚语为案例研究

    机器翻译在高资源语言取得了接近人类水平的成绩，但低资源语言的研究表明并非所有语言都能从多语言系统中受益。本文通过应用神经机器翻译技术，研究了德语和巴伐利亚语之间的自动翻译系统，并针对低资源语言的困难提出了创新的解决方案，如利用语言相似性和后向翻译等方法来改进翻译性能。

    Apr, 2024