这篇论文介绍了北京交通大学和微信 AI 针对英德翻译任务提交 WMT'22 的联合研究，使用 Transformer 及其多种变体，并利用预训练和微调范式来提高翻译效果，并采用 speaker-aware 等效果，最终通过 boosted self-COMET-based 模型的 ensemble 获得了最高的 COMET 分数。

Nov, 2022

本文介绍了微信参与 WMT 2022 共享生物医学翻译任务的情况，我们基于 Transformer 模型构建系统，采用数据过滤、数据增强、多种 Transformer 变体、微调和模型集成等方法来提高翻译质量，其中我们的中文至英文系统名为 Summer，在所有提交作品中获得最高 BLEU 分数。

Nov, 2022

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

介绍了 NiuTrans 神经机器翻译系统及其在多个语言（包括中文、日语、俄语、冰岛语）的 WMT2021 新闻翻译任务中的应用，利用多种方法包括 Transformer、回译、知识蒸馏和微调等提高翻译的性能。

Sep, 2021

该论文探究利用多种不同的神经模型进行翻译的组合，其中包括递归、卷积和自注意力模型，最终结合短语基 SMT 系统的 MBR 方案，相较于强 Transformer 模型集合，取得了小但一致的收益。

Aug, 2018

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

本文介绍了腾讯的多语言机器翻译系统，该系统使用数据扩增、分布式稳健优化和语系分组等技术来应对数据不平衡和多语言难题，其中在 WMT22 的有限数据情况下，取得了第一名的成绩。

Oct, 2022

本文介绍了悉尼大学参加 WMT 2019 共享新闻翻译任务的提交。通过将学术研究中的最新的有效策略（例如，BPE、回译、多特征数据选择、数据增强、贪婪模型集成、reranking、ConMBR 系统组合和后处理）与自注意力 Transformer 网络相结合，提出了一种新的增强方法 Cycle Translation 和数据混合策略大 / 小并行构建，全面利用合成语料库。大量实验证明，添加上述技术可以使 BLEU 分数不断提高，最佳结果比基准线（使用原始平行语料库训练的 Transformer 集成模型）的 BLEU 分数高出约 5.3 个 BLEU 分，达到最先进的表现。

Jun, 2019

该论文介绍爱丁堡大学参加 WMT17 共享新闻翻译和生物医学翻译任务的情况，使用了采用 Nematus 注意力编码器 - 解码器训练的神经机器翻译系统，并对层归一化、深度结构和不同的集成技术进行了广泛的实验。

Aug, 2017

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