Jun, 2022

基于双语词典的极低资源语言 NMT

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TL;DR本文介绍一种使用双语词典和神经机器翻译模型来改善极低资源语言翻译的方法，扩展到多语言系统，表现出零 - shot 特性，并分析词典质量、数据集大小、语言家族等因素对翻译质量的影响，结果表明，与基线相比，使用双语词典的方法在多个低资源测试语言上具有明显优势。
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发现论文，激发创造
  • 零资源语言的多语言神经机器翻译

    本篇论文介绍了如何使用多语言神经机器翻译（multilingual NMT）解决低资源语种翻译问题，提出了一种基于迭代自训练的方法可以利用单语数据来提高零样本翻译的性能。实验结果表明，多语言 NMT 优于传统的双语 NMT，Transformer 模型优于循环神经网络模型，零样本 NMT 优于传统的基于中间语的翻译方法，甚至与完全训练的双语系统相当。

    Sep, 2019

  • 利用双语词典进行低资源半监督神经机器翻译

    本研究提出了一种基于双语词典的数据增强技术，使得机器翻译模型能够扩展词汇表而不会影响低资源环境下的合成句子的质量，我们的方法在性能上表现出可观的改进。

    Apr, 2020

  • 低资源语言的神经机器翻译

    本文研究通过引入更多本地依赖关系和使用单词对齐来学习翻译过程中的句子重新排序，在低资源语言中使用神经机器翻译 (NMT) 模型，产生仅使用 7 万个训练数据令人满意的翻译结果。

    Aug, 2017

  • 利用可比语料库诱导的双语词典进行低资源语言的神经机器翻译

    本文使用端到端的 Siamese 双向递归神经网络从 Wikipedia 的可比较多语言文章中提取并生成平行句子，证明使用所收集的数据集可以提高低资源语言对 (英―印度语和英―泰米尔语) 上的 BLEU 分数。

    Jun, 2018

  • 低资源语言的神经机器翻译

    该研究探索了低资源语言领域的神经机器翻译以及如何通过 NLP 和深度学习技术对语言模型进行改进

    Apr, 2023

  • 重新审视低资源神经机器翻译：以个案研究为例

    本文探讨神经网络机器翻译（NMT）在低资源条件下性能下降的原因，提出适应低资源环境时的注意事项和最佳实践，并在德语 - 英语和韩语 - 英语低资源翻译数据集上进行实验，发现经过优化的 NMT 系统可以在没有使用其他语言辅助数据的情况下，比以前报告的更少数据超越采用词组统计的基于规则的机器翻译（PBSMT），BLEU 指标超过 4 个点。

    May, 2019

  • 自动创建大量新的双语词典

    本文提出了一种自动创建低资源语言，特别是资源贫乏和濒危语言的大量新双语词典的方法，使用一个单一的输入双语词典生成目标语言的单词翻译，依赖于 Wordnets 和机器翻译器（MT）。

    Aug, 2022

  • 低资源语言的神经机器翻译：综述

    本文介绍了对低资源语言 NMT（LRL-NMT）的研究进展进行了详细调查，并定量分析了最受欢迎的解决方案，提供了一组指南来选择给定 LRL 数据设置的可能的 NMT 技术。它还呈现了 LRL-NMT 研究领域的完整视图，并提供了进一步增强 LRL-NMT 研究工作的建议清单。

    Jun, 2021

  • 大规模多语言神经机器翻译

    本文探讨了多语种神经机器翻译的极限，通过实验培训了适用于 102 种语言的模型，并在 59 种语言上表现出了优异的翻译效果，表明大规模多语种神经机器翻译模型对低资源环境下的翻译质量有积极支持和刺激。

    Feb, 2019

  • 低资源神经机器翻译调查

    本文对低资源神经机器翻译进行了调查，并根据所使用的辅助数据将相关作品分为三类：利用源语言和 / 或目标语言的单语数据，利用来自辅助语言的数据以及利用多模态数据。该调查有助于研究人员更好地理解该领域，鼓励他们设计更好的算法，也有助于帮助行业从业者选择适合其应用程序的算法。

    Jul, 2021