EMNLPOct, 2022

利用众包工作者进行机器翻译的域适应

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TL;DR提出了一种利用众包工作者从网络中有效地收集一个目标领域平行句子的框架，从而快速地将机器翻译模型适应于目标领域，实验证明这种方法可以在几天内以合理的成本收集到目标领域平行数据，并且与通用翻译模型相比，域适应模型的 BLEU 评分平均提高了 7.8 分、最高提高了 19.7 分。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 机器翻译领域自适应的有效性

    该论文探讨了加速最近邻机器翻译的几种方法，其中介绍了一种简单但有效的缓存策略，避免了之前出现过的类似上下文的再次检索。翻译质量和运行时间表明了这些解决方案的有效性。

    Apr, 2022

  • 面向神经机器翻译的无监督领域自适应与领域感知特征嵌入

    提出一种通过使用语言建模来学习领域感知特征嵌入，在多个实验中提高神经机器翻译性能的方法，该方法允许使用者指定特定领域的文本表示。

    Aug, 2019

  • 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

  • 通过领域自适应技术利用语言相关性进行机器翻译

    本文提出了一种新颖的方法使用基于 5-gram KenLM 语言模型的缩放相似性分数，尤其是对于相关语言，该方法使用 Kneser-ney 平滑技术从域内数据中过滤出域外数据，以提高机器翻译的翻译质量。 此外，我们采用了其他域自适应技术，如多域、微调和迭代回译方法，以比较我们在 Hindi-Nepali 语言对上的新方法在 NMT 和 SMT 上的效果，我们的方法在多域方法上增加了约 2 个 BLEU 点，在微调 NMT 方面提高了约 3 个 BLEU 点，在迭代回译上提高了约 2 个 BLEU 点。

    Mar, 2023

  • 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

  • 基于无监督领域自适应的方言搜索查询翻译

    该研究提出了一种无监督领域适应方法，用于翻译搜索查询，使用了基于公共语料库训练的开放领域翻译模型，并使用两种语言的单语查询来调整该模型以适应查询数据，最终改进了 Hindi 到英文查询翻译的性能。

    Aug, 2022