ACLJun, 2021

使用合成和真实数据进行的交替训练，用于神经机器翻译

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TL;DR通过交替使用合成和真实语料库，提出一种神经机器翻译的备选训练方法，实验结果表明，在汉英翻译和德英翻译任务中，该方法在几种强基线模型上都表现出更好的性能，真实数据有助于将 NMT 模型参数导向具有较高 BLEU 分数的点并提高一致性的翻译表现。
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发现论文，激发创造
  • 仅使用合成的平行数据构建神经机器翻译系统

    本文探讨了使用合成的并行数据在神经机器翻译中的作用，提出了一种新型的伪并行语料库，在捷克 - 德语和法语 - 德语翻译方面进行了实验证明其有效性。

    Apr, 2017

  • 双向神经机器翻译与合成平行数据

    本论文提出一种结合了回译和多语言神经机器翻译技术的新技术，通过为一个语言对训练一个模型来改善在低资源和跨领域情况下的机器翻译效果，并且能显著降低培训和部署成本。

    May, 2018

  • 低资源神经机器翻译的数据增强

    本研究提出了一种以数据增强为基础的方法，针对低频词汇在合成的新语境中生成新的句子对，以提高神经机器翻译系统的翻译质量。在模拟低资源环境中的实验结果显示，相对于基准和回译方法，我们的方法能够提高翻译质量，最高可提高 2.9 BLEU 分数。

    May, 2017

  • 利用生成式语言模型进行神经机器翻译的数据增强

    通过利用大规模语言模型如 ChatGPT，我们探索了基于提示的数据增强方法，用于产生合成的平行语料库，比较了三种不同提示的方法，并使用两个评估指标来衡量所生成的合成数据的多样性。这种方法无需额外的模型训练成本，与后向翻译等其他增强方法相比，提高了未增强基线的 0.68 BLEU 分数。

    Jul, 2023

  • 从多个来源选择回译数据以改进神经机器翻译

    本文提出了使用不同的机器翻译方法进行回译来生成合成训练语料，并使用数据选择策略来优化其性能，进而提高低资源语言的机器翻译质量。结果表明，这种方法可以有效地提升机器翻译的性能。

    May, 2020

  • 利用自我训练增强低资源神经机器翻译的反向翻译

    利用自训练策略改进 Neural Machine Translation（NMT）模型，通过反向翻译技术来生成高质量的合成数据以训练标准翻译模型，可提高低资源下的翻译品质，提高翻译模型的 BLEU 值。

    Jun, 2020

  • 神经机器翻译中的回译研究

    本研究探讨了使用回译数据对 NMT 模型性能的影响，通过逐步增加回译数据来训练一系列以德语为源语言，以英语为目标语言的 NMT 系统，并分析了相应的翻译绩效。

    Apr, 2018

  • 合成翻译是否能提高双语文本质量？

    本文探讨合成翻译如何用于修订挖掘的双语对齐中的潜在不完美的参考翻译，利用语义等价分类器替换原始数据集的方式无需额外的双语监督即可提高双语对齐的质量，改进被修订的双语对齐在人类评估和双语感知和机器翻译任务中均得到了内在和外在的证实。

    Mar, 2022

  • 非流利的合成目标语言数据提高神经机器翻译

    从有限的平行语料中生成合成训练样本，即非流利目标端句子能够在多语种机器翻译框架中有效地提高翻译性能，并且这种方法对原始训练语料的规模不敏感，从而使系统更鲁棒、产生更少的幻觉。

    Jan, 2024

  • 利用单语数据进行神经机器翻译模型的联合训练

    本文提出了一种新方法，通过联合 EM 优化方法融合源语言和目标语言的神经机器翻译模型，以更好地利用单语数据来提高翻译质量，实验结果表明，相对于使用单语数据训练的强基线系统，该方法可以同时提高源到目标和目标到源模型的翻译质量。

    Mar, 2018