IJCAIJul, 2020

非自回归神经机器翻译的任务级课程学习

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TL;DR本研究提出了一种训练曲线，通过任务级别的课程学习（TCL-NAT）将模型训练从更简单的自回归翻译（AT）任务平滑转移到困难的非自回归翻译（NAT）任务，其中引入了中间任务 - 半自回归翻译（SAT），可以通过调整参数 k，平衡翻译速度和准确性，达到在四个数据集上显著提高翻译准确性的效果。
non-autoregressive translationsemi-autoregressive translationcurriculum learningmachine translationnatural language processing
发现论文，激发创造
  • 基于课程学习的非自回归神经机器翻译的微调

    通过引入课程学习到 NAT 的微调过程中，本文提出的方法在 BLEU 度量上比以往的 NAT 基线有很大改进，同时在推理期间的速度比 AT 基线快 10 倍以上。

    Nov, 2019

  • 非自回归机器翻译共享编码器的多任务学习

    通过多任务学习和编码器共享，将自回归机器翻译的知识转移到非自回归机器翻译模型中，实现翻译质量的提升。

    Oct, 2020

  • 全非自回归神经机器翻译：技巧窍门

    本研究提出了一种全非自回归神经机器翻译（NAT）的方案，采用依赖关系减少等方法，缩短推理延迟同时提升翻译质量，在三个翻译基准测试中实现了新的全自然机器翻译模型的最高水平，并在推理时间上取得了大约 16.5 倍的速度提升。

    Dec, 2020

  • 非自回归神经机器翻译的序列级训练

    本文提出了一种使用序列级训练目标来训练非自回归神经机器翻译模型的方法，通过几种为非自回归定制的新型强化算法，基于 BLEU 等序列级评价指标优化 NAT 模型的训练；介绍了一种基于 Bag-of-Ngrams（BoN）差异的 NAT 模型的新型训练目标；并通过三阶段训练策略将这两种方法结合起来应用，验证了该方法在多项任务中的鲜明表现。

    Jun, 2021

  • 非自回归翻译的渐进式多粒度训练

    本文证明 non-autoregressive translation 偏爱学习细粒度语言知识，并提出了逐步加深语言粒度的 multi-granularity training 方法，实验结果表明该方法能够提高短语翻译准确率、模型排序能力，并且更加确定的细粒度语言知识能进一步提升翻译质量。

    Jun, 2021

  • 利用对比学习优化非自回归变换器

    本文提出了一种基于 DA-Transformer 模型和从模型分布中采点的对比约束的非自回归 Transformer 模型，通过这种方式减轻模态学习的难度，取得了在机器翻译，文本摘要和改写等多个基准数据集中显著的最新非自回归 Transformer 模型的性能。

    May, 2023

  • 带增强解码器输入的非自回归神经机器翻译

    本文提出了两种增强解码器输入以提高 NAT 模型的翻译准确性的方法，并表明这些方法在 WMT14 英德任务和 WMT16 英罗马任务中比 NAT 基线高出 $5.11$ BLEU 分数和 $4.72$ BLEU 分数。

    Dec, 2018

  • 非自回归神经机器翻译的模仿学习

    本文提出了基于仿真学习的非自回归机器翻译框架，该框架仍然具有快速翻译速度但与其自回归对应方法相比具有可比较的翻译性能。通过对 IWSLT16、WMT14 和 WMT16 数据集进行实验，发现我们提出的模型在保持翻译质量可比的同时，比自回归模型有更快的翻译速度。在推断时并行采样句子长度，WMT16 Ro→En 的 BLEU 值达到 31.85，而 IWSLT16 En→De 的 BLEU 值为 30.68。

    Jun, 2019

  • 非自回归翻译的成果

    最近的研究发现非自回归翻译方法与自回归方法在性能上存在一定差距，且传统的评估指标不太相关。本文通过系统评估四种非自回归方法，并结合人工评估，发现尽管性能差距在缩小，但当前领先的非自回归方法仍然不如自回归方法，在更可靠的评估指标下表现不佳。此外，我们还发现明确建模依赖关系对于生成自然语言并推广到其他序列是至关重要的。

    May, 2024

  • 非自回归翻译的多粒度优化

    本论文提出了一种针对非自回归机器翻译的多粒度优化方法，利用反向传播集成不同粒度的翻译段的模型行为反馈，实现在 WMT 基准测试集上超越对比模型，且在 WMT'16 En-Ro 上实现了最佳性能，在 WMT'14 En-De 上实现了高竞争的结果。

    Oct, 2022