EMNLPOct, 2023
跨越门槛：通过检索增强和损失加权的习语机器翻译
Crossing the Threshold: Idiomatic Machine Translation through Retrieval Augmentation and Loss Weighting
Emmy Liu, Aditi Chaudhary, Graham Neubig
TL;DR机器翻译的一个挑战是正确翻译习语表达，本研究提供了对习语翻译及相关问题的简单描述，并通过实验找到了适合使用习语翻译的临界点。为了丰富多语种资源，我们编制了一个包含法语、芬兰语和日语中约 4 千个自然句子的数据集，同时引入了两种简单而有效的技术来改进自然习语的翻译，这不仅在习语句子的准确性上提高了强大预训练机器翻译模型达到了 13% 的绝对准确度，而且也对非习语句子存在潜在的好处。