Jan, 2024

消除印度机器翻译任务流行数据集中的误译方法

PDF
TL;DR使用最大的公开可访问的印度语言平行数据集 Samanantar 进行实验，在二种印度语言 Hindi 和 Odia 上构建一个基准神经机器翻译系统，并通过消除数据集中的错误翻译来提高翻译质量，进而发现尽管 ILs-English 和 English-ILs 系统使用相同的数据集进行训练，但 ILs-English 在所有评估指标上的表现更好。
发现论文，激发创造
  • 改进印度语系多语言神经机器翻译系统

    本文提出了一个 MNMT 系统，通过各种增强策略改进它的性能，研究了方言、语言脚本等因素在提高低资源语言翻译表现中的作用，并展示了回译和领域适应对提高源语言和目标语言翻译质量的优势。通过这些方法，我们的模型在评价指标（即一组 IL 的 BLEU（双语评估协议）得分）方面比基线模型更高效。

    Sep, 2022

  • 印度语言的统计机器翻译

    本文介绍了使用 SMT 技术和 MOSES 工具包开发双语 SMT 模型，实现英语和十五种低资源印度语言之间的翻译，包括使用 BLEU，METEOR 和 RIBES 等标准指标对翻译质量进行评估。

    Jan, 2023

  • 印度语到印度语的多语言神经机器翻译系统

    本文构建了 Indic-to-Indic 机器翻译模型，并且考察了语言相关性、借用相关语言以及不同语系对模型效率的影响，结果发现，使用相关语言对 WI 语系是有益的，而对 EI 语系可能是有害的，对 DR 语系影响不明确，但对 EN-IL 模型是有用的，并且转译还有助于提高模型的性能。

    Jun, 2023

  • 神经机器翻译中的回译研究

    本研究探讨了使用回译数据对 NMT 模型性能的影响，通过逐步增加回译数据来训练一系列以德语为源语言，以英语为目标语言的 NMT 系统，并分析了相应的翻译绩效。

    Apr, 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

  • 无监督神经机器翻译

    本研究提出了一种全新的方法，在没有平行数据的情况下，只利用单语数据即可训练 NMT 系统。这种基于注意力机制的编码器解码器模型结合去噪和回译技术， 在 WMT 2014 的法英和德英翻译中获得了 15.56 和 10.21 BLEU 分数，且能够利用少量的平行数据来提高翻译质量。

    Oct, 2017

  • 基于 Transformer 的印地语到英语神经机器翻译

    我们使用深度学习技术开发了一种神经机器翻译系统，通过训练 Transformer 模型将印度语 Hindi 翻译成英语，通过实施回译增强训练数据并尝试使用 Byte Pair Encoding (BPE) 进行词汇划分，我们在 10 个不同的配置中训练 Transformer，在 IIT Bombay 英印语语料库的测试集中取得了 24.53 的最新 BLEU 分数。

    Sep, 2023

  • 基于注意力机制的印度语言神经机器翻译系统

    本文提出了神经机器翻译系统，可以有效翻译印度语言，如印地语和古吉拉特语，其表现优于 Google 翻译，基于 BLEU、困惑度和 TER 矩阵的自动评估表明了其性能优势。

    Feb, 2020

  • IndicMT Eval：用于评估印度语机器翻译度量的数据集

    本文旨在创建一个 MQM 数据集，以系统地评估 7 个机器翻译系统中 5 种印度语言的翻译质量，并探讨自动化评估指标和人工评分之间的相关性。结果表明预先训练的指标 COMET 与人工评分相关性最高，但这些指标并未恰当地捕捉印度语言中的流畅性错误，因此需要开发注重印度语言的度量指标。

    Dec, 2022

  • 神经机器翻译中的单语数据使用：一项系统研究

    本文对神经机器翻译的数据生成进行了系统研究，比较了不同的单语数据使用方法和多个数据生成过程，并介绍了一些便宜易实现的新数据模拟技术。研究发现，通过回译技术生成人工平行数据非常有效，并给出了原因解释。

    Mar, 2019