EMNLPAug, 2021

又一种神经机器翻译工具包：YANMTT

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TL;DR本文介绍一个基于 Transformer 库的神经机器翻译（NMT）工具包 Yet Another Neural Machine Translation Toolkit（YANMTT），该工具包允许用户进行预训练、迁移学习、微调和可视化与分析，以及其他高级功能，例如文本多源 NMT 和压缩等。
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发现论文，激发创造
  • XNMT: 可扩展的神经机器翻译工具包

    XNMT 是一款开源的、基于模块化代码设计的神经机器翻译工具，可应用于机器翻译、语音识别和多任务翻译 / 解析等领域。

    Mar, 2018

  • OpenNMT: 神经机器翻译工具包

    OpenNMT 是一种面向 NMT 研究的开源工具包，主要关注效率、可扩展性和可组合性，并且在多个生产 MT 系统中得到了应用。

    May, 2018

  • 构建可提供任意 X-Y 翻译的多语言机器翻译系统

    本文旨在讨论如何通过两阶段训练策略实现多语言神经机器翻译系统，以解决低效率的问题，并在 WMT'21 多语言翻译任务中进行实验验证，证明我们的系统在大多数方向上优于基线模型，并且不需要架构修改或额外数据收集。

    Jun, 2022

  • OpenNMT：神经机器翻译开源工具包

    该研究描述了一个优先考虑效率、模块化和可扩展性的神经机器翻译开源工具集，用于支持对模型架构、特征表示和源模态进行 NMT 研究，同时保持竞争性能和合理的训练要求。

    Jan, 2017

  • 利用 BERT 优化神经机器翻译

    本文介绍了一种有力的方法，将事先训练好的语言模型（LMs）与神经机器翻译（NMT）相结合，以解决当前 LM 微调应用于资源丰富任务时巨大遗忘的难题，并在机器翻译任务中取得了优越的成果。

    Aug, 2019

  • THUMT：神经机器翻译的开源工具包

    THUMT 是一个开源的神经机器翻译工具包，采用基于注意力的编码器 - 解码器框架，在 Theano 上实现，并支持最大似然估计、最小风险训练和半监督训练三种训练标准。它还提供了一种可视化工具，用于显示神经网络中隐藏状态和上下文单词之间的关联，从而有助于分析 NMT 的内部工作原理。在中英数据集上的实验表明，使用最小风险训练的 THUMT 明显优于目前最先进的 NMT 工具 GroundHog。

    Jun, 2017

  • 谷歌的神经机器翻译系统：弥合人类翻译和机器翻译之间的差距

    Google 发布的 GNMT 神经机器翻译系统采用 LSTM 深度学习网络，使用 attention 机制和残差连接，借助词元素 (wordpieces) 将单词划分为子单元，提高了稀有单词处理能力与整体系统精度。

    Sep, 2016

  • 从预训练模型获取知识到神经机器翻译

    本文提出了一种 APT 框架，在神经机器翻译中利用预训练模型的语言知识，该框架包括两个模块：1）动态融合机制，将从通用知识中适应的任务特定特征融合到 NMT 网络中；2）知识蒸馏范式，在 NMT 训练过程中连续学习语言知识。实验结果表明，我们的模型优于强基线和微调对应模型。

    Dec, 2019

  • 神经机器翻译的预翻译

    使用词汇短语转换（phrase-based machine translation）方法预处理输入，进而提升神经机器翻译（NMT）的翻译质量，在英德翻译任务中，使用该方法的性能跃升 2 个 BLEU 分数，同时分析了初始系统质量对最终结果的影响。

    Oct, 2016

  • 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