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

该论文介绍了 Volctrans 团队在 IWSLT 2021 中提交的系统，包括离线语音翻译和文本 - 文本同时翻译。他们采用端到端模型进行离线语音翻译，在 MuST-C 测试集上比基准结果提高了 8.1 BLEU 分值，并接近强级联解决方案的结果。针对文本 - 文本同时翻译，他们探索了最优的 wait-k 模型实践，并且在相同的延迟范围内超过了基准结果约 7 BLEU 分值。他们已发布代码和模型以促进未来的研究工作和工业应用。

May, 2021

本论文介绍了 Volctrans 在 WMT21 新闻翻译共享任务中的贡献，利用 Glancing Transformer 构建并行翻译系统，取得了在德语 -> 英语翻译任务上的最佳 BLEU 得分（35.0），超过了所有强的自回归对应物。

Sep, 2021

本文介绍了悉尼大学参加 WMT 2019 共享新闻翻译任务的提交。通过将学术研究中的最新的有效策略（例如，BPE、回译、多特征数据选择、数据增强、贪婪模型集成、reranking、ConMBR 系统组合和后处理）与自注意力 Transformer 网络相结合，提出了一种新的增强方法 Cycle Translation 和数据混合策略大 / 小并行构建，全面利用合成语料库。大量实验证明，添加上述技术可以使 BLEU 分数不断提高，最佳结果比基准线（使用原始平行语料库训练的 Transformer 集成模型）的 BLEU 分数高出约 5.3 个 BLEU 分，达到最先进的表现。

Jun, 2019

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

本文介绍了第七届机器翻译会议的机器翻译任务自动评估，其中评估了 185 种系统，包括高资源到低资源语言对和从密切相关到远离的语言。自动度量标准 chrF、BLEU 和 COMET 可以相互补充以减轻解释性和准确性方面的限制，并凸显了当前最先进的机器翻译系统的一些局限性。

Sep, 2022

本文介绍 Microsoft 在 WMT21 大规模多语言机器翻译竞赛中使用的机器翻译系统，该系统使用基于 DeltaLM 的泛用预训练多语言编码器 - 解码器模型进行初始化，应用迭代反向翻译方法和渐进式学习来优化性能，在三个评估轨迹中都获得了第一名。

Nov, 2021

介绍了 NiuTrans 神经机器翻译系统及其在多个语言（包括中文、日语、俄语、冰岛语）的 WMT2021 新闻翻译任务中的应用，利用多种方法包括 Transformer、回译、知识蒸馏和微调等提高翻译的性能。

Sep, 2021

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