Apr, 2022

神经机器翻译及其扩展中的非自回归生成调查

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TL;DR本文对不自回归生成（NAR）进行了系统的调查，并比较和讨论了不同方面的各种非自回归翻译（NAT）模型，包括数据处理、建模方法、训练标准、解码算法以及受到预训练模型的好处，同时简要回顾了 NAR 模型在机器翻译以外的其他应用，并讨论了未来探索的潜在方向。
发现论文，激发创造
  • 非自回归机器翻译：速度不像看起来那么快

    本研究对非自回归模型及自回归模型在机器翻译中的效率进行了探究，并提出了对非自回归模型的进一步实验和评测。

    May, 2022

  • 非自回归模型的序列生成研究

    该研究通过提出一种分析模型来表征 Non-autoregressive 模型生成不同序列任务的难易程度，并发现知识蒸馏和源 - 目标对齐技术可以帮助提升 Non-autoregressive 模型的准确性，减少目标序列的依赖性。

    Apr, 2020

  • 语音转文本非自回归建模的比较研究

    本文对不同的无自回归（NAR）建模方法进行了比较性研究，实验证明了 NAR 模型相较自回归基线的精度降低代价下，可以同时在序列中生成多个输出，具有在实时应用中优足的潜力，在自动语音识别领域的性能差距上得到了一些有趣的发现，并展示了结合这些技术来进一步提高精度并应用于无自回归端到端语音翻译的能力。

    Oct, 2021

  • 使用单语数据提高非自回归神经机器翻译的性能

    利用大规模单语语料，基于知识蒸馏的方式提升非自回归神经机器翻译模型的效果，并成功地在 WMT14 En-De 和 WMT16 En-Ro 新闻翻译任务上验证了模型的性能提升。

    May, 2020

  • 最近邻非自回归文本生成

    该研究提出一种新的训练策略，使用最近邻作为 NAR 解码器的初始状态，并进行迭代编辑来改进文本生成质量，结果表明该方法在机器翻译和数据到文本任务上均获得了较高的翻译质量和更少的解码迭代次数。

    Aug, 2022

  • 非自回归文本生成的扩散模型：一项调查

    本文系统介绍了最新的扩散模型在 NAR（非自回归）文本生成领域中的进展，重点介绍了扩散模型的核心设计、预训练语言模型的应用，以及优化技术等。该综述旨在为研究人员提供一个有关文本扩散模型的系统参考。

    Mar, 2023

  • 非自回归神经机器翻译的模仿学习

    本文提出了基于仿真学习的非自回归机器翻译框架，该框架仍然具有快速翻译速度但与其自回归对应方法相比具有可比较的翻译性能。通过对 IWSLT16、WMT14 和 WMT16 数据集进行实验，发现我们提出的模型在保持翻译质量可比的同时，比自回归模型有更快的翻译速度。在推断时并行采样句子长度，WMT16 Ro→En 的 BLEU 值达到 31.85，而 IWSLT16 En→De 的 BLEU 值为 30.68。

    Jun, 2019

  • 提高非自回归机器翻译的流畅度

    本文对非自回归机器翻译模型进行了改进，通过使用额外的特征来提高连接时序分类（CTC）下的模型表达流畅性，并将其与波束搜索解码相结合，仍能保持高速解码能力，具有与自回归模型相媲美的 BLEU 分数。

    Apr, 2020

  • 预训练语言模型的非自回归式文本生成

    本文提出了一种基于 BERT 的非自回归文本生成模型，通过引入新的解码策略（ratio-first）以及机制来解决 NAG 模型中的两个问题，并在三个文本生成任务上进行全面评估，证明该模型在速度和性能上均优于现有的非自回归基线模型，在许多强自回归模型上也取得了有竞争力的性能.

    Feb, 2021

  • 帮助弱者使你强大：简单的多任务学习提升非自回归翻译者

    提出一种多任务学习框架，加强非自回归神经机器翻译模型的学习信号并改进其准确性。实验证明该方法可以在不增加解码开销的情况下稳定提升多个非自回归基准模型的准确性。

    Nov, 2022