论文介绍了 Facebook FAIR 参与 WMT19 共享新闻翻译任务的成果，使用大型 BPE-based transformer 模型以及 back-translation 技术，通过加入不同的双语数据过滤方案和领域特定数据的 fine-tune 以及 noisy channel reranking 等方式进行了实验，所有四个方向的提交均在人类评估活动中排名第一，在 En->De 方向上明显优于其他系统和人类翻译。

Jul, 2019

本文描述了 Facebook AI 在 WAT 2019 缅甸语 - 英语翻译任务中的提交。我们运用基于 BPE 的 transformer 模型，探索了利用单语数据提高泛化能力的方法，包括自训练、回译和它们的组合。我们进一步通过使用噪声通道重排和集成来提高结果。我们证明了这些技术不仅可以显著提高使用额外单语数据训练的系统，而且还可以提高仅使用提供的小型平行数据集训练的基线系统。我们的系统在人类评估和 BLEU 方面均排名第一，在第二名系统上取得了超过 8 BLEU 分的优势。

Oct, 2019

本文介绍了微软参加 WMT2018 新闻翻译共享任务的提交，对于英语到德语的一种语言方向中，基于最佳实践，采用了最先进的模型和新数据过滤和句子加权方法来训练在 Paracrawl 上实验结果表明，根据自动指标 (BLEU)，我们在此子任务中得分最高，比接下来最强大的系统高近 2 BLEU 分数，根据人工评估，我们在受限系统中排名第一，我们认为这主要是由于我们的数据过滤 / 加权组合的实施。

Sep, 2018

该研究采用数据过滤方法清洗训练数据，运用句子级和文档级翻译方法进行英德文翻译，针对芬兰语和英语采用不同的分割方法并结合基于规则的系统进行英芬文翻译。

Jun, 2019

我们参加了 WMT 2016 分享的新闻翻译任务，并为四种语言建立了神经翻译系统，每种语言都在英语和其它语言的两个方向上进行训练。使用了基于注意力的编码器 - 解码器、BPE 子词段和自动回译等技术，我们的方法使得我们的结果比基准系统提高了 4.3-11.2 BLEU，人工评估显示我们的系统在 8 个翻译方向中有 7 个是最好的约束系统。

Jun, 2016

本文介绍了 NICT 参与 WMT18 新闻翻译任务的结果，通过采用统计机器翻译和神经机器翻译系统以及使用大量反向翻译单语数据，结合使用 transformer architecture，对于爱沙尼亚语对英语、芬兰语对英语等语言方向实现了 BLEU 评分的领先。

Sep, 2018

该论文描述了用于 WMT 2018 新闻翻译任务的系统，它使用了基于字符的神经机器翻译模型，进行从芬兰语到英语的新闻文本翻译，并获得了 12.9 的 BLEU 分数。

Aug, 2019

本研究介绍了 WeChat AI 在 WMT 2021 共享新闻翻译任务中的参与，并使用 Transformer 等多种方法来生成大量的合成数据，从而实现英语到中文、英语到日语、日语到英语和英语到德语的翻译，通过使用高级微调方法和基于 Self-BLEU 的模型加强，得到了 36.9、46.9、27.8 和 31.3 的 BLEU 分数，其中英语到中文、英语到日语和日语到英语的 BLEU 分数是所有提交中最高的，而英语到德语的 BLEU 分数是所有有限制的提交中最高的。

Aug, 2021

本文介绍了我们在 WMT2020 机器翻译共享任务中的参与情况和采用的多项神经机器翻译技术，在英汉、波兰英语和德国上索布里亚语等四个方向中，我们获得了第一名的好成绩。

Oct, 2020

本文介绍了我们在 WMT19 机器翻译鲁棒性任务中提交的系统，该任务旨在提高机器翻译对社交媒体中的噪声（如非正式语言和拼写错误）的稳健性。我们针对法语 - 英语和日语 - 英语两种翻译方向，提出了单一和集成系统，集成模型在所有语种中都排名第一。我们讨论了我们所做的预处理选择，并提出了我们对噪声和领域适应性鲁棒性的解决方案。

Jul, 2019