本文提出了一种基于双向蕴含的机器翻译评估新指标，利用深度学习实现候选和参考翻译之间的语义相似度评分，应用于 WMT'14 和 WMT'17 数据集，与传统指标相比在系统级别上具有更好的与人工注释评分的相关性。

Nov, 2019

提出了一种基于双向 Transformer 和双向 LSTM 预测模型的机器翻译自动评估框架，能够对 WMT 的翻译结果进行质量评估，并在 WMT 2017/2018 的质量评估任务中取得了最好的性能表现。

Jul, 2018

使用神经网络在配对设置下进行机器翻译评估的框架，以从一对假设中选择更好的翻译为目标。该框架将参考和两个假设的词汇、句法和语义信息嵌入到紧凑的分布式向量表示中，并提供了一个与人类判断相关的 MT 评估度量。

Oct, 2017

通过对神经机器翻译实现对特定语言现象的质量评估，我们提出了一种新方法并给出了包含 97000 对用于 WMT 英语 -> 德语翻译任务的对照翻译数据集 LingEval97，对字符级别和字节对编码（BPE）分割模型的实验结果显示，前者在翻译转写方面表现更好，但在形态句法协议和翻译非连续的意义单元方面表现较差。

Dec, 2016

本研究提出了一种基于注意力机制的神经机器翻译（NMT）模型，并允许它在训练后访问整个平行句子对训练集。该模型由两个阶段组成：检索阶段和翻译阶段，实现了在源句子和一组检索的平行句子对之间的平滑翻译。在三种语言（En-Fr，En-De 和 En-Es）上的实证评估表明，该方法显著优于基准方法，并且当检索到更相关的平行句子对时，改进效果更为显著。

May, 2017

本论文提出一种结合了回译和多语言神经机器翻译技术的新技术，通过为一个语言对训练一个模型来改善在低资源和跨领域情况下的机器翻译效果，并且能显著降低培训和部署成本。

May, 2018

本文提出了一种基于语义相似度的代替奖励函数来优化 NMT 系统，在四种不同的语言翻译成英语的情况下，本文的方法不仅能提高 BLEU 和语义相似度的评估准确性，而且优化过程更快。

Sep, 2019

通过双向的预训练策略，将神经机器翻译模型从'src -> tgt' 朝向'src + tgt -> tgt + src' 方向进行更新，成功地提升了神经机器翻译在 15 项任务上的表现，具有更好的双语对齐。

Sep, 2021

本文评估了新兴的神经机器翻译系统和基于短语的机器翻译系统在九种语言方向上的表现，发现相对于基于短语的系统，神经机器翻译系统翻译更为流畅和准确，但在翻译超长句子时表现差。

Jan, 2017

本文介绍一种利用神经网络在成对翻译评估中选出最佳翻译的新方法，该方法基于单词和句子嵌入形成紧凑的分布式向量表示，并利用多层神经网络对参考文本和两个翻译之间的交互进行建模，从而可以高效地学习和分类，且与人类评估结果的相关性不亚于当前技术水平的最高水平。

Dec, 2019