EMNLPSep, 2021

神经机器翻译质量与后编辑表现

PDF
TL;DR本研究测试了在专业翻译中使用神经机器翻译（NMT）是否能够节省人工处理时间，并发现更好的 MT 系统确实能够减少英文到捷克文翻译过程中的修改次数，但是质量和编辑时间之间的关系并不是直接的关系，并且与短语词汇表机器翻译不同的是，BLEU 不能稳定预测时间或最终输出质量。
发现论文，激发创造
  • 神经机器翻译对于银行与金融领域速度和质量的经验性评估

    通过实证研究发现，即使是对于研究相对较少的语言对和系统适应所需的小量领域数据，采用神经机器翻译（NMT）后编辑可显著节省时间，并且能够实现等同或略有更好的翻译质量。

    Jun, 2019

  • 神经网络与基于短语的机器翻译质量比较：一个案例研究

    本文分析了神经网络机器翻译（NMT）与基于短语的机器翻译（PBMT）在英语 - 德语翻译数据集上的表现，从专业翻译的高质量后编辑结果中发现神经网络机器翻译在表述动词重新排序等语言现象时具有更好的建模能力，但仍有需要改进的方面。

    Aug, 2016

  • 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

  • 面向专业人员的 NMT 增量调整：用户研究

    本文研究使用在线学习方法对神经网络机器翻译系统进行改进，通过用户实验表明改进后的系统在翻译质量、减少人工修改时间等方面有了明显的提升。

    Jun, 2019

  • DivEMT: 跨语言类型的神经机器翻译后编辑的努力

    本研究针对多种语言数十款神经机器翻译模型，通过一项系统性的翻译后修订实验，对每种翻译成果进行了专业化评估，并公开了完整数据集，旨在进一步研究神经机器翻译系统的翻译能力。

    May, 2022

  • 神经机器翻译后编辑的在线学习

    神经机器翻译需进行后编辑以提高翻译质量，后编辑可作为新的训练数据进行在线学习，本文提出新的优化算法并实验比较在线学习算法，结果表明翻译质量和工作量得到了显著提高。

    Jun, 2017

  • 文档自动后编辑

    这篇文章研究了如何自动提高机器翻译的文章质量，提出了可移植的 postediting 模块来替代改善某个系统内部的方法，并且通过学习算法构建了一个完整的文章选择自动 postediting 模块，并与人类表现进行了比较。

    Jul, 1994

  • 神经机器翻译在文学文本上能达到什么质量水平？

    本文基于神经机器翻译（NMT）和短语统计机器翻译（PBSMT）训练了英语到加泰罗尼亚语的文学适应翻译系统，并在 12 部文学作品上进行了评估，结果表明基于 NMT 的系统相对于 PBSMT 的结果有显著的提升（p<0.01）, 其自动 BLEU 评估指标提高了 11%（3 个点），而人类的评估结果也证明了 NMT 翻译结果的优势。

    Jan, 2018

  • 后编辑比人工翻译快吗？

    这项研究针对一家语言服务提供商的真实数据进行了首次大规模的翻译和修订速度调查，结果表明后期编辑通常比人工翻译更快，平均速度数值可能具有误导性，翻译速度高度可变，编辑距离不能作为后期编辑效率的代理因素，因为它与速度的相关性并不强。

    Dec, 2023

  • 使用 GPT-4 进行自动翻译后编辑

    本研究使用 GPT-4 对多种语言对进行神经机器翻译 (NMT) 输出的翻译后编辑，实现优秀的翻译质量与表现，达成当今最佳翻译质量指标 (WMT-22) 的水平。

    May, 2023