MMOct, 2022

预训练多语言神经机器翻译模型的鲁棒领域自适应

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TL;DR本文提出一种将多语言神经机器翻译模型域自适应的 Fine-tuning 方法，结合 Embeddings 冻结与对抗性损失，能在保持所有语言对的通用领域性能的同时，显著提高处理特定数据领域的性能。
multilingual neural machine translationdomain adaptationfine-tuningembeddings freezingadversarial loss
发现论文，激发创造
  • 神经机器翻译的简单可扩展自适应性

    本研究提出了一种简单而有效的适应 NMT 模型的方法，该方法是将微小的任务特定适配层注入预训练模型，能够同时适应多个不同的任务，并在两项任务中得到了验证，理论与全面的微调相当。

    Sep, 2019

  • 神经机器翻译的快速领域适应

    本文介绍了一种适应新领域的神经机器翻译（NMT）系统，并展示了在两种语言对上，适应方法相比于常用方法在自动和人工评估测量标准下的显著性提升，而一般领域性能仅略有下降，适应过程快速且不需要重新训练 NMT 模型。

    Dec, 2016

  • 基于多语数据选择的神经机器翻译领域通用无监督适应

    本文针对神经机器翻译中的无监督领域自适应问题，提出一种跨语料库数据选择方法，通过对多语言 BERT 进行对比学习，实现源语言和目标语言之间的表示对齐，从而实现零样本领域分类器的可转移性，并且通过联合学习翻译任务和领域区分任务来适应新领域。我们在五个不同的领域和三种语言对的神经机器翻译上进行了跨语料库数据选择方法的评估，并在 COVID-19 疫情实时翻译中进行了应用验证， 实验结果表明，我们提出的方法相对于基线方法的 BLEU 指标得分提高了 1.5 个百分点。

    Sep, 2021

  • 医疗领域中领域适应的多语言神经机器翻译的影响

    研究调整后的多领域神经机器翻译模型在医学领域的表现，通过自动度量和错误分类注释后的人工分析发现，与领域外的 MNMT 相比，领域内的 MNMT 在所有测量的自动度量上表现更好，并且产生更少的术语错误。

    Dec, 2022

  • 针对机器翻译的领域特定文本生成

    本研究提出了一种利用预训练语言模型进行领域特定数据增强的领域自适应新方法，通过该方法，配合回译技术，可生成大量合成双语的领域内数据，从而显著改进了机器翻译的领域内文本的翻译效果。人工评估结果进一步证实了自动评估结果的准确性。

    Aug, 2022

  • 通过词表归纳进行神经机器翻译的领域适应

    本文提出了一种无监督的自适应方法，使用伪域内语料库通过微调预先训练的域外 NMT 模型，借助词典诱导提取域内词汇，并通过针对性的单语域内目标句子进行逐词反向翻译构建伪平行域内语料库，在 20 对自适应设置和两种模型架构的五个领域中，我们的方法始终显示出提高，而不需要使用任何域内平行句子，改进了未经过调整的模型高达 14 BLEU 和强反向翻译基线的最高 2 BLEU。

    Jun, 2019

  • 神经机器翻译简单领域适应方法的实证比较

    本文提出了一种新颖的领域自适应方法 ——“混合微调”，用于神经机器翻译。该方法将微调和多领域 NMT 两种现有方法相结合，并在一个混合了内外领域语料库的平行语料库上对 NMT 模型进行微调，然后通过增加人工标记来指示特定领域对所有语料库进行增强。我们在实证基础上比较了我们的方法与微调和多领域方法，讨论了它的优点和缺点。

    Jan, 2017

  • 神经机器翻译的领域自适应调查

    本文全面调查总结了当前最先进的神经机器翻译领域适应技术，旨在解决场景中特定领域缺乏相应语料库而导致自然语言翻译效果下降的问题。

    Jun, 2018

  • 神经机器翻译中低资源域适应的正确配方寻找

    本研究探讨了针对预训练第三方 NMT 模型的单语和平行数据方法在领域适应中的效果，在低资源条件下提出了集成方法来缓解翻译质量的降低，并给出了在三个领域和四个语言对中的建议。

    Jun, 2022

  • 阿拉伯语机器翻译的领域适应：金融文本的案例

    本研究探索了在尚未开发的金融领域中，为阿拉伯机器翻译（AMT）应用特定领域的适应性方法，结果表明只需少量与领域对齐的阿拉伯 - 英语片段，使用预训练的 NMT 和大型语言模型 (包括 ChatGPT-3.5 Turbo) 进行微调能够取得成功，ChatGPT 的翻译质量在自动和人工评估中均优于其他模型。

    Sep, 2023