ACLFeb, 2021

面向个性化及文档级对话机器翻译

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TL;DRPersonalised NMT and document-level NMT are proposed to incorporate extra-textual information directly into the machine translation process, with the aim of improving the accuracy of translation for subtitles in five languages, respectively. The main challenges are addressed by incorporating extra-textual information, improving the accuracy of cohesion devices, and proposing reliable evaluation metrics for PersNMT and DocNMT.
personalised nmtdocument-level nmttranslationevaluation metricscohesion devices
发现论文，激发创造
  • 文档级神经机器翻译：方法与评估调查

    这篇综述论文旨在总结文档级机器翻译的最新研究进展，重点讨论了神经网络模型、训练策略、评估指标等方面的创新，为该领域的研究者提供状态认知和未来方向。

    Dec, 2019

  • 深入探究上下文感知神经机器翻译

    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。

    Oct, 2020

  • 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

  • 非自回归文档级机器翻译（NA-DMT）：探索有效方法、挑战和机遇

    本文从文档级机器翻译的角度全面探讨了典型的非自回归翻译模型，实验证明尽管非自回归模型可以显著加速文档的文本生成，但是它们在文档水平上的表现并不如在句子级上的表现，作者提出了一个新的设计来弥补这种性能差距，重视句子级别的对齐和多模态问题，在此基础上，大大缩小了性能距离。 但需要进一步研究以完全优化其性能。

    May, 2023

  • 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

  • 由统计机器翻译指导的神经机器翻译

    本文提出了将 SMT 模型融入 NMT 框架，通过辅助分类器和门函数来结合 SMT 的推荐和 NMT 的生成，从而提高中英翻译的性能。实验结果表明，该方法在多个测试集上均显著优于现有的 NMT 和 SMT 系统。

    Oct, 2016

  • 上下文感知的选择性关注神经机器翻译

    提出了基于上下文感知 NMT 的层次化注意力机制来处理整个文档的翻译，并使用稀疏注意力机制在文档上选择性地关注相关句子和关键词，将这些注意力模块产生的文档级上下文表示集成到 Transformer 模型的编码器或解码器中，通过在英德数据集上的实验进一步验证了该方法的有效性。

    Mar, 2019

  • SMDT: 选择性记忆增强神经文档翻译

    本文提出了一种选择性存储增强神经文档翻译模型，通过从训练语料库中检索相似的双语句对来增强全局上下文信息，并扩展双流注意力模型以捕捉局部上下文和多样化的全局上下文，该统一方法使我们的模型可以优雅地在三个公开的文档级机器翻译数据集上训练，并显著优于以前的文档级 NMT 模型。

    Jan, 2022

  • 多语言文档级翻译实现从句子到文档的零 - shot 转移

    本文研究了使用多语言模型从有文档的教师语言到只有句子级数据的学生语言的零 - shot 情况下如何将 DocNMT 中的上下文建模转移的问题，首次将文档级翻译视为一种迁移学习问题，并使用基于简单连接的 DocNMT，探索了 3 个因素对转移的影响。实验表明，使用更多的教师语言和适当的数据平衡都有助于提高转移质量。同时多语言 DocNMT 在真实文档对或者反向翻译对数据条件下均可实现较好的性能表现。

    Sep, 2021