Jun, 2023

文本增强技术在低资源机器翻译中的应用：斯瓦希里语案例研究

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TL;DR本研究旨在探讨将文本数据增强技术应用于低资源机器翻译的影响，研究表明在针对英斯瓦西里（En-Sw）数据集进行神经机器翻译时，文本分类任务中常用的三种数据增强技术（同义词替换、随机插入和上下文数据增强）均可提高系统性能，尤其是上下文数据增强技术。
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发现论文，激发创造
  • 低资源神经机器翻译的数据增强

    本研究提出了一种以数据增强为基础的方法，针对低频词汇在合成的新语境中生成新的句子对，以提高神经机器翻译系统的翻译质量。在模拟低资源环境中的实验结果显示，相对于基准和回译方法，我们的方法能够提高翻译质量，最高可提高 2.9 BLEU 分数。

    May, 2017

  • 提高英语到提格里尼亚语翻译质量的数据增强技术探索

    本文主要研究神经机器翻译在低资源条件下的表现，提出通过对目标语句子进行回译生成人工数据的方法，并以提取 Tigrinya 语言为案例，研究了多种回译方法，最终发现及时利用中间语言进行回译是在低资源条件下提高性能的最有效方法。

    Mar, 2021

  • 神经机器翻译的软上下文数据增强

    本文提出了一种新颖的神经机器翻译数据增强方法，即通过语言模型提供的词汇分布来增强句子中的特定单词，从而比之前的增强方法更好地捕捉上下文语义信息。实验结果表明该方法在小规模和大规模机器翻译数据集上都优于强基线。

    May, 2019

  • 低资源神经机器翻译中数据增强的再思考：多任务学习方法

    本文提出了一种基于多任务学习的数据增强方法，通过将目标句子的顺序进行颠倒等操作，产生不流畅的目标句子，作为辅助任务使用以加强编码器和强制解码器更多地关注源表示。在六个低资源翻译任务上的实验证明，该方法相对于以扩展经验数据分布为目标的传统数据增强方法，可以在提高翻译质量的同时提高翻译系统的鲁棒性和抗干扰性。

    Sep, 2021

  • 代码交替文本的机器翻译数据增强技术：比较研究

    在埃及阿拉伯语 - 英语混合代码生成中，我们比较了词汇替换、语言理论和回译三种流行的增强方法，通过人工评估评估了这些方法在机器翻译上的效果和增强质量。结果显示，基于回译和基于代码交替预测的词汇替换方法在两个任务中表现最佳，而在缺少代码交替并行数据的情况下，语言理论和随机词汇替换方法实现了类似的结果。

    Oct, 2023

  • 利用生成式语言模型进行神经机器翻译的数据增强

    通过利用大规模语言模型如 ChatGPT，我们探索了基于提示的数据增强方法，用于产生合成的平行语料库，比较了三种不同提示的方法，并使用两个评估指标来衡量所生成的合成数据的多样性。这种方法无需额外的模型训练成本，与后向翻译等其他增强方法相比，提高了未增强基线的 0.68 BLEU 分数。

    Jul, 2023

  • 基于词典的形态学感知数据增强技术用于机器翻译低资源语种

    我们提出了一种依赖于词法 - 句法信息和双语词典以及少量种子并行数据来合成并行数据的策略，该方法在 14 种语言中（28 个英语 <->X 对）的实验中展示了性能的一致提升。

    Feb, 2024

  • 通过全局增强方法提高短文本分类效果

    本文研究了不同的文本扩充方法在分类应用中的影响，通过使用包括社交媒体和新闻文章在内的三个数据集，我们发现基于 Word2vec 的文本扩充是一种可行的选择，并且使用 mixup 可以进一步提高性能，并降低过拟合的影响。同时，通过翻译服务进行往返翻译的效果不如其他方法好，并且成本较高，适用性较差。

    Jul, 2019

  • 低资源翻译的广义数据增强

    本论文提出了一种在低资源机器翻译中进行数据增强的通用框架，该框架不仅使用目标端单语数据，还通过相关高资源语言进行桥接，通过在两个步骤中使用词典和修改无监督机器翻译框架，将高资源数据转换为低资源语言，实验证明该方法在极低的资源条件下，与受监督背景转换基线相比，可将翻译质量提高 1.5 到 8 个 BLEU 点。

    Jun, 2019

  • 利用 NLP 云 API 简化文本数据增强

    本工程研究了文本数据增强预处理技术，使用了常见的技术，如噪声注入，词法替换和生成的近义词，如后向转换或通过句法树的转换。使用这些技术，通过增加只有五个数据放大因子，已经使得在文本极性预测标准化任务上神经网络的准确度在 4.3% 到 21.6％的范围内获得了不错的提升，而且部分标准深度神经网络架构也都进行了测试。

    Dec, 2018