Jul, 2022

无人被落下的语言：人本机器翻译的扩展

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TL;DR本文介绍了一项针对低资源语言的研究，使用 Sparsely Gated Mixture of Experts 模型结合新的数据挖掘技术进行训练，从而实现了机器翻译中对于低资源语言的支持并提高了 BLEU 值。
machine translationlow-resource languagessparsely gated mixture of expertsdata mining techniquesuniversal translation system
发现论文，激发创造
  • 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

  • 探索有监督学习和自监督学习之间的协同作用：迈向多语言机器翻译的下一个 1000 种语言

    通过混合监督和自我监督目标的方法，实现了覆盖数百种语言的多语言机器翻译模型的构建，该方法可在零资源情况下生成高质量翻译，甚至超过低 - 中资源语言的监督翻译质量。

    Jan, 2022

  • 低资源机器翻译调查

    介绍了低资源机器翻译研究领域的现状，重点是在少量翻译训练数据的情况下制备有用的翻译模型的挑战以及在近期几个共享任务中评估研究者的技术的描述。

    Sep, 2021

  • 超越以英语为中心的多语言机器翻译

    本研究建立了一种真正的 Many-to-Many 多语言翻译模型，可以直接在 100 种语言之间进行翻译，并通过密集扩展和语言特定的稀疏参数提高模型质量，优于 WMT 单一系统的表现。

    Oct, 2020

  • 低资源语言医疗翻译实现

    本研究聚焦于解决卡塔尔移民工人与医务人员之间的语言障碍问题，尤其是通过开发一种真实可行的印地语 - 英语机器翻译系统来提高医生和患者之间的交流质量，我们采用了各种方法来收集适合的训练数据，并成功地通过生成合成变量的方法自动扩充训练数据，从而实现了 BLEU 分数绝对值提高超过 3 分。

    Oct, 2016

  • 全球训练，定制本地化：极简多语翻译应用于濒危语言

    针对严重低资源语言，我们使用两种方法以尽可能高的质量翻译跨语言已知的有限文本，结果表明，首先将大型预训练的多语言模型适应到有限的文本领域 / 语言，然后再针对严重低资源语言进行调整表现最好。选择最佳的种子句也可以进一步提高翻译质量，同时将种子句数量降至约 1000 句。

    May, 2023

  • 构建数字语言鸿沟的桥梁

    AI 技术中的语言偏见是研究和开发方法论不公正的结果，我们提出了一项新的倡议，旨在通过技术设计和方法论，与当地社区进行眼球级的合作，减少语言偏见。

    Jul, 2023

  • 多语言到英语机器翻译工具、数据和预训练模型

    本文提出三种工具：MTData、NLCodec 和 RTG，设计一个能够从 500 种源语言翻译成英语的多语言神经机器翻译模型，支持语言种类很多，且模型容易下载和使用。

    Apr, 2021

  • 野外大规模多语言神经机器翻译：发现与挑战

    我们致力于构建一款通用的神经机器翻译系统，通过构建一个单一的大规模多语言 NMT 模型，实现了 103 种语言之间的翻译，带有有效的迁移学习能力，显着提高了低资源语言的翻译质量，同时保持高资源语言翻译质量与竞争双语基线相当，为实现通用 NMT 模型的质量和实用性提供了多个方面的模型构建分析，并指出未来研究的方向和需进一步解决的问题。

    Jul, 2019

  • 大规模多语言文本翻译低资源语言

    通过利用资源丰富的语言的翻译资源，我们可以高效地将多种已知语言的限定文本翻译成新的资源匮乏语言，从而实现与人工翻译员合作，加快翻译进程。

    Jan, 2024