Oct, 2020

深入探究上下文感知神经机器翻译

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TL;DR本文研究了文档级 NMT 模型在四个不同领域中的性能，并发现不同的架构适用于不同的任务，同时发现上下文感知系统在任务特定问题上有改进，而文本级别的指标（如 BLEU）没有显着改进。同时，本文还表明，文档级别的回译对于缺乏文档级别双文本的情况有很大的帮助。
发现论文，激发创造
  • 神经机器翻译中充分利用上下文的探索

    通过引入全局上下文，我们提出了一种新的文档级 NMT 框架，用于处理包含任意数量句子的文档，并且可以在标准数据集上优雅地训练，结果表明我们的模型优于 Transformer 基线和之前的文档级 NMT 模型。

    Feb, 2020

  • 论文档级神经机器翻译的搜索策略

    本文研究如何利用上下文感知的翻译模型在解码时最佳应用。通过对比使用标准自动指标和三个标准的文档级翻译基准测试上的特定语言现象，我们发现大多数常用的解码策略表现相似，并且更高质量的上下文信息有潜力进一步改善翻译效果。

    Jun, 2023

  • 提高长文本层面机器翻译质量

    文档级上下文对神经机器翻译至关重要，然而仅仅增加本地上下文的大小并不能捕捉到整个上下文信息，而这些挑战可以通过引入受限的注意力机制来解决，并在低资源情况下实现良好的折衷方案。

    Jun, 2023

  • 上下文感知神经机器翻译中的挑战

    这篇论文探讨了上下文感知神经机器翻译的挑战与方法，并提出了一种更逼近真实情境的段落级翻译任务 para2para，同时提供了新的中英小说数据集以促进未来研究。

    May, 2023

  • 基于目标端文本级语言模型的上下文感知神经机器翻译解码器

    该研究提出了一种简单的方法将基于句子水平的翻译模型转化为基于上下文的模型，该方法使用点互信息来表示上下文信息。这种方法在三种语言对上得到了较好的效果。

    Oct, 2020

  • 面向上下文的神经机器翻译学习

    本文中，我们提出了一种新的学习算法，用于增进神经机器翻译模型对附加上下文的理解，通过使用多级成对排名损失函数，我们在基于 transformer 的大语境翻译系统中进行了评估，并通过与实际和随机语境下的性能对比表明，使用所提出的算法训练的模型对额外上下文的理解更敏感。

    Mar, 2019

  • 使用自我训练在句子级神经机器翻译模型中捕获文档上下文

    该研究提出了一种基于自训练的方法，可以在不需要专门的并行文档级语料库和模型的情况下，将已训练好的句子级神经机器翻译模型应用于文档级机器翻译任务，并在三个文档级数据集上进行了评估，结果显示我们的方法在 BLEU 指标上具有更高的得分和更高的人类偏好度。

    Mar, 2020

  • 神经机器翻译中文档级上下文何时和为何有用？

    研究了文档级上下文在 NMT 中的改善机制，发现大多数的改进不能被解释为利用上下文，并说明了上下文建模的最小编码是足够的，而非常长的上下文对 NMT 不利。

    Oct, 2019

  • 层级注意力网络在文档级神经机器翻译中的应用

    本文提出了一种层次化的注意力模型，通过在神经机器翻译中引入文本级的上下文信息，有效提升了翻译的质量。实验结果表明，编码器和解码器都对上下文信息做出了积极贡献。

    Sep, 2018

  • 利用跨句子上下文进行神经机器翻译

    本文提出了一种基于上下文的翻译方法，并探究了历史上下文信息对神经机器翻译性能的影响。实验结果表明，该方法相较于基于注意力机制的神经机器翻译系统，能够显著提高翻译质量 + 2.1 BLEU points。

    Apr, 2017