Oct, 2022

文本清晰与全身变形器：微软参加 WMT22 共享任务的手语翻译提交

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TL;DR本文介绍微软对 WMT 2022 年第一次手语翻译共享任务的提交结果，展示了一种基于动作识别的全身信息提取、标准 Transformer 网络应用、目标文本数据清理的手语翻译系统，该系统在测试集和开发集上的 BLEU 得分是参与者中最好的，并在人类评估中获得第一名，同时在开发集上应用唇读模型提取的特征进一步提高了 BLEU 得分。
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发现论文，激发创造
  • 微软提交 WMT2018 新闻翻译任务报告：如何不再担忧，爱上数据

    本文介绍了微软参加 WMT2018 新闻翻译共享任务的提交，对于英语到德语的一种语言方向中，基于最佳实践，采用了最先进的模型和新数据过滤和句子加权方法来训练在 Paracrawl 上实验结果表明，根据自动指标 (BLEU)，我们在此子任务中得分最高，比接下来最强大的系统高近 2 BLEU 分数，根据人工评估，我们在受限系统中排名第一，我们认为这主要是由于我们的数据过滤 / 加权组合的实施。

    Sep, 2018

  • 指令视频中的手语翻译

    该研究使用 Transformer 和 I3D 视频特征对 How2Sign 数据集进行训练，并以降低的 BLEU 作为参考指标，获得了 8.03 的 BLEU 得分，提供了第一个开源实现，推进了自动手语翻译技术的发展。

    Apr, 2023

  • UPC 参加 WMT-SLT 22 挑战低资源手语翻译

    该研究描述了在 Politècnica de Catalunya 开发的系统，用于机器翻译 2022 手语翻译任务的手语到文本方向，使用实施了 Fairseq 建模工具的 Transformer 模型。我们使用了 PHOENIX-14T 数据集进行模型预训练和数据增强技术进行了实验。我们的系统为测试集获得了 0.50 BLEU 分数，比组织者的基线提高了 0.38 BLEU。我们强调了基线和我们系统的表现欠佳，进而强调了这些发现的不可靠性。

    Dec, 2022

  • 微软译者在 WMT 2019 上：朝着大规模文件级神经机器翻译迈进

    本文介绍了微软译者参加 WMT19 新闻翻译的论文，重点关注基于深度转换模型的文档级神经机器翻译。研究团队通过数据过滤和噪声反向转换等方式构建大规模数据集，并探索了微调技术，更深层次的模型以及不同的集成策略，最终实现了对最大长度为 1000 个子词节选的文档级机器翻译。在人工评估中，研究人员发现文档级翻译系统的性能优于基于句子的翻译系统和人类参考翻译。

    Jul, 2019

  • 悉尼大学参加 WMT19 的机器翻译系统

    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

  • WMT22 多语言机器翻译任务的 VolcTrans 系统

    本报告介绍了我们的 VolcTrans 系统，它是一个基于 Transformer 的多语言模型，使用从多个来源收集的数据进行训练，包括来自数据轨道的公共训练集，由 Meta AI 提供的 NLLB 数据，自收集的平行语料库和来自反向翻译的伪双语文本。在官方测试集上，我们的系统实现了 17.3 BLEU，21.9 spBLEU，和 41.9 chrF2 ++，平均所有语言对的推理速度为每秒 11.5 句，使用单个 Nvidia Tesla V100 GPU。

    Oct, 2022

  • NiuTrans 一体化语音翻译系统在 IWSLT 2021 离线任务中的应用

    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

  • 微软基于 WMT21 共享任务的多语言机器翻译系统

    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

  • 2021 年 IWSLT 的 Volctrans 神经语音翻译系统

    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

  • Facebook AI 的 WMT20 新闻翻译任务提交

    本篇研究介绍了 Facebook AI 对 WMT20 共享新闻翻译任务的参赛，主要关注于资源有限的环境中，用多种策略和技术如自监督模型预训练、多语言模型、数据增强、标签数据微调等，以对目标新闻领域适应来应对低资源问题。在测试集上，我们的最佳提交系统分别取得 21.5 和 13.7 的 BLEU 得分，适用于 Ta→En 和 En→Ta，以及 27.9 和 13.0 的分数适用于 Iu→En 和 En→Iu。

    Nov, 2020