本文介绍了 NICT 参与 WMT18 新闻翻译任务的结果，通过采用统计机器翻译和神经机器翻译系统以及使用大量反向翻译单语数据，结合使用 transformer architecture，对于爱沙尼亚语对英语、芬兰语对英语等语言方向实现了 BLEU 评分的领先。

Sep, 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

本文描述了 NiuTrans 端到端语音翻译系统的提交，采用 Transformer 模型，结合 Conformer、相对位置编码和堆叠音频和文本编码来增强模型表现，在训练数据扩充方面采用了英文翻译到德文的方法，最终采用集成解码方法将多个模型的预测结果融合，达到了 33.84 BLEU 点，显现了端到端模型的巨大潜力。

Jul, 2021

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

本研究介绍了 WeChat AI 在 WMT 2021 共享新闻翻译任务中的参与，并使用 Transformer 等多种方法来生成大量的合成数据，从而实现英语到中文、英语到日语、日语到英语和英语到德语的翻译，通过使用高级微调方法和基于 Self-BLEU 的模型加强，得到了 36.9、46.9、27.8 和 31.3 的 BLEU 分数，其中英语到中文、英语到日语和日语到英语的 BLEU 分数是所有提交中最高的，而英语到德语的 BLEU 分数是所有有限制的提交中最高的。

Aug, 2021

介绍我们在 WMT20 共享新闻翻译任务中使用的 VolcTrans 系统，该系统基于 Transformer，包括文本预处理、数据选择、合成数据生成、高级模型集成和多语言预训练。

Oct, 2020

微软研究亚洲在 WMT19 新闻翻译任务中使用 Transformer、反向翻译和知识蒸馏等技术并结合多智能体双向学习、掩码序列到序列预训练、神经架构优化及软性上下文数据增强等技术在 11 个语言方向中获得了 8 个方向的第一名。

Nov, 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

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