ACLFeb, 2021

使用双语词典进行神经机器翻译的持续学习

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TL;DR该研究提出了一个评估框架，旨在评估神经机器翻译对持续学习新短语的能力，对不同的单词表示进行了单次学习方法的集成，并表明，必须解决这两个挑战才能成功使用双语词典。通过解决这两个挑战，我们能够将翻译新的、罕见的词汇和短语的能力从 30% 提高到 70% 以上，正确的词干甚至达到了 90% 以上。
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发现论文，激发创造
  • 利用双语词典进行低资源半监督神经机器翻译

    本研究提出了一种基于双语词典的数据增强技术，使得机器翻译模型能够扩展词汇表而不会影响低资源环境下的合成句子的质量，我们的方法在性能上表现出可观的改进。

    Apr, 2020

  • 机器翻译的双重学习

    提出了一种双向学习机制（dual-learning mechanism），通过强化学习过程，使用一个代理模型代表原始任务模型，另一个代理模型代表对偶任务模型，以无监督学习方式自动从无标注数据中学习。实验证明，该方法在英法翻译中表现良好，尤其是在使用单语数据的情况下。

    Nov, 2016

  • 通过词汇替换实现多语言机器翻译的连续学习

    本研究提出了一种简单的词汇适应方案，以扩大多语言机器翻译模型的语言容量，为多语言机器翻译的高效连续学习铺平了道路。我们的方法适用于大规模数据集，适用于未见过脚本的远程语言，在原始语言对的翻译性能上只有轻微的降低，在仅拥有新语言的单语数据的情况下也提供了具有竞争力的性能。

    Mar, 2021

  • 多语言神经机器翻译中的迁移学习和动态词汇

    本研究提出了一种神经机器翻译（NMT）模型间的知识转移方法，通过共享动态词汇表来适应新语言，以达到提高翻译性能的目的，并在多种语言方向上进行了实验，结果表明具有良好的性能。

    Nov, 2018

  • 学习表示双语词典

    该研究提出了一种神经嵌入模型，利用双语词典将文字定义映射到双语目标词汇，探索不同的句子编码技术以及采用多任务学习和联合学习等关键学习策略来增强学习过程，实验结果表明，该模型在跨语言反向字典检索任务和双语释义识别问题上表现优异，并有效地解决了双语释义识别问题。

    Aug, 2018

  • 利用在线学习展示神经机器翻译系统给翻译人员使用

    我们介绍了一个在线学习神经机器翻译的系统，并将其与专业翻译人员最常用的 SDL Trados Studio 用户界面集成，以节省机器不断学习和适应特定领域或用户风格的人类选择所需的时间和努力。

    Jun, 2019

  • 基于单语翻译记忆的神经机器翻译

    本研究提出了一种新的框架，使用单语记忆并以跨语言方式进行可学习的记忆检索，以增强神经机器翻译性能，并展示其在较低资源和领域适应情况下的有效性。

    May, 2021

  • 基于神经机器翻译的实时翻译学习

    本论文提出了一种基于神经机器翻译的实时翻译框架，通过代理决策来实现翻译输出实时化并且具有可控的翻译质量与延迟，通过在两种语言对上的实验结果表明了该方法在定量与定性方面的有效性。

    Oct, 2016

  • 通过模仿学习拓展多语言机器翻译

    通过模仿学习 imitate learning 的方法扩展大规模多语言神经机器翻译 MNMT 模型，解决了新语言增加后导致性能下降的问题，并改善了翻译性能和解决了当前大规模神经机器翻译模型中常见的复制和偏离问题。

    Nov, 2023

  • 多语言机器翻译的神经国际语

    本研究将显式神经间语纳入多语言编码 - 解码神经机器翻译（NMT）体系结构中，证明该模型通过直接零 - shot 翻译（不使用中转翻译）并使用源语句嵌入来创建英语 Yelp 评论分类器，该分类器能够通过神经间语协调法也对法语和德语评论进行分类，并且即使我们使用的参数数量比成对的 NMT 模型集合少，但我们的方法对于 WMT15 中的每个语言对产生了相当的 BLEU 得分。

    Apr, 2018