Sep, 2020

一对多生成的目标条件化

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TL;DR本文以神经机器翻译模型中存在的少量翻译为挑战，提出通过将 NMT 模型的解码器与一种代表目标句子领域的潜在变量相结合以从源句子中推测出更多翻译，同时训练一个目标编码器以生成离散变量表示目标句子的领域，为解码器提供关键输入，由此解码器能够根据不同的领域生成不同领域的翻译。经过在三个数据集上的测试，本方法产生的翻译在质量和多样性上都优于最强基准线。
发现论文，激发创造
  • 多领域神经机器翻译

    本文提出了一种神经机器翻译方法，通过将文本领域视为不同的语言并使用多语言 NMT 方法创建多领域翻译系统，从而实现在单个模型中支持多个领域，我们的方法在翻译质量上有显著提高。同时探究了预先指定文本领域的必要性，发现预先指定领域是必须的，但即使未知也可以达到相当高的翻译质量。

    May, 2018

  • 从整体到特定：基于领域转换网络的多领域翻译

    本篇论文提出一种利用领域转换网络、知识蒸馏和对抗学习等方法，解决多领域翻译中通用和特定知识的统一建模问题，并在多种语言对上得到了比 fine-tuning 方法更为优秀的结果。

    Nov, 2019

  • 基于词级自适应逐层领域混合的多领域神经机器翻译

    本篇论文提出了使用独立词向量模块和基于词级别注意力机制的领域混合方法来实现多领域神经机器翻译的知识共享和精细化领域特定知识获取，实验结果表明该模型在多项 NMT 任务中表现优秀。

    Nov, 2019

  • 神经机器翻译的领域控制

    通过对多个领域进行翻译的唯一神经网络在运行时进行的域控制技术，生成的神经机器翻译模型不需要针对每个领域重新估算模型参数，为真实使用场景提供了一种有效的方法，且无论是针对任何一个领域还是针对未知域的数据翻译，本文所提出的新技术都显示了质量的提高。

    Dec, 2016

  • 通过词表归纳进行神经机器翻译的领域适应

    本文提出了一种无监督的自适应方法，使用伪域内语料库通过微调预先训练的域外 NMT 模型，借助词典诱导提取域内词汇，并通过针对性的单语域内目标句子进行逐词反向翻译构建伪平行域内语料库，在 20 对自适应设置和两种模型架构的五个领域中，我们的方法始终显示出提高，而不需要使用任何域内平行句子，改进了未经过调整的模型高达 14 BLEU 和强反向翻译基线的最高 2 BLEU。

    Jun, 2019

  • 利用源条件掩蔽跨度预测提高词汇约束的神经机器翻译

    本文提出了一种简单有效的训练策略，通过应用掩蔽跨度预测模型， 实现了对两种语言的三个特定领域语料库在术语级和句子级翻译方面的持续改进，以解决神经机器翻译系统术语翻译的实用性和可靠性问题。

    May, 2021

  • 针对机器翻译的领域特定文本生成

    本研究提出了一种利用预训练语言模型进行领域特定数据增强的领域自适应新方法，通过该方法，配合回译技术，可生成大量合成双语的领域内数据，从而显著改进了机器翻译的领域内文本的翻译效果。人工评估结果进一步证实了自动评估结果的准确性。

    Aug, 2022

  • 变分神经机器翻译

    本文提出了一种变分神经机器翻译编码器 - 解码器模型，引入了一个连续潜变量来明确建模源句子的潜在语义并引导目标翻译的生成，通过神经后验估计技术对该模型进行训练，在中英文和英德翻译任务中实现了显著的性能提升。

    May, 2016

  • 神经机器翻译的领域自适应调查

    本文全面调查总结了当前最先进的神经机器翻译领域适应技术，旨在解决场景中特定领域缺乏相应语料库而导致自然语言翻译效果下降的问题。

    Jun, 2018

  • 多域多语言神经机器翻译中，能否跨语言进行域传递？

    本文讨论了如何在多领域和多语言神经机器翻译 (MDML-NMT) 中跨语言传输领域信息，以提高零样本翻译性能和帮助域缺失的多领域 NMT 的泛化。通过组合多语言和多领域 NMT 及添加编码器目标语言标签等有效策略，实现了学习到有针对性的表示和提高性能的目的。

    Oct, 2022