ACLJun, 2023

论文档级神经机器翻译的搜索策略

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TL;DR本文研究如何利用上下文感知的翻译模型在解码时最佳应用。通过对比使用标准自动指标和三个标准的文档级翻译基准测试上的特定语言现象，我们发现大多数常用的解码策略表现相似，并且更高质量的上下文信息有潜力进一步改善翻译效果。
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发现论文，激发创造
  • 深入探究上下文感知神经机器翻译

    本文研究了文档级 NMT 模型在四个不同领域中的性能，并发现不同的架构适用于不同的任务，同时发现上下文感知系统在任务特定问题上有改进，而文本级别的指标（如 BLEU）没有显着改进。同时，本文还表明，文档级别的回译对于缺乏文档级别双文本的情况有很大的帮助。

    Oct, 2020

  • 使用自我训练在句子级神经机器翻译模型中捕获文档上下文

    该研究提出了一种基于自训练的方法，可以在不需要专门的并行文档级语料库和模型的情况下，将已训练好的句子级神经机器翻译模型应用于文档级机器翻译任务，并在三个文档级数据集上进行了评估，结果显示我们的方法在 BLEU 指标上具有更高的得分和更高的人类偏好度。

    Mar, 2020

  • 文档级神经机器翻译：方法与评估调查

    这篇综述论文旨在总结文档级机器翻译的最新研究进展，重点讨论了神经网络模型、训练策略、评估指标等方面的创新，为该领域的研究者提供状态认知和未来方向。

    Dec, 2019

  • 神经机器翻译中充分利用上下文的探索

    通过引入全局上下文，我们提出了一种新的文档级 NMT 框架，用于处理包含任意数量句子的文档，并且可以在标准数据集上优雅地训练，结果表明我们的模型优于 Transformer 基线和之前的文档级 NMT 模型。

    Feb, 2020

  • 提高长文本层面机器翻译质量

    文档级上下文对神经机器翻译至关重要，然而仅仅增加本地上下文的大小并不能捕捉到整个上下文信息，而这些挑战可以通过引入受限的注意力机制来解决，并在低资源情况下实现良好的折衷方案。

    Jun, 2023

  • 基于目标端文本级语言模型的上下文感知神经机器翻译解码器

    该研究提出了一种简单的方法将基于句子水平的翻译模型转化为基于上下文的模型，该方法使用点互信息来表示上下文信息。这种方法在三种语言对上得到了较好的效果。

    Oct, 2020

  • 机器翻译中逃离句子级范式

    本文提出了一种通过解决模型架构、训练数据和评估指标三个问题开展文本背景机器翻译的方案，并在 DE$ ightarrow$EN，EN$ ightarrow$DE，EN$ ightarrow$FR 和 EN$ ightarrow$RU 等语种的大数据实验中表明这三项改进措施能够显著提高文本背景翻译的性能。

    Apr, 2023

  • 文档级机器翻译方法比较

    本文给出了关于文档级机器翻译的文献综述，对比了各种方法在两个文档级评估套件上的表现，并发现基于单语文档的回译方法在文档级评估和人类评估方面都能达到相同结果，因此不需要设计过于复杂的模型。

    Jan, 2021

  • 神经机器翻译中文档级上下文何时和为何有用？

    研究了文档级上下文在 NMT 中的改善机制，发现大多数的改进不能被解释为利用上下文，并说明了上下文建模的最小编码是足够的，而非常长的上下文对 NMT 不利。

    Oct, 2019

  • SMDT: 选择性记忆增强神经文档翻译

    本文提出了一种选择性存储增强神经文档翻译模型，通过从训练语料库中检索相似的双语句对来增强全局上下文信息，并扩展双流注意力模型以捕捉局部上下文和多样化的全局上下文，该统一方法使我们的模型可以优雅地在三个公开的文档级机器翻译数据集上训练，并显著优于以前的文档级 NMT 模型。

    Jan, 2022