Mar, 2024

低资源机器翻译的指针生成网络：不要复制！

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TL;DR在低资源机器翻译中，通过 Transformer 网络结构的结构性快捷方式，如从源语言复制子词到目标语言，可以为近缘语言对之间的机器翻译提供微弱的改进，但并不展现与远缘语言对或低资源范围下相似语言对之间更强的改进，并且模型对于共享子词的机制使用并不如预期，这突显了低资源机器翻译领域面临的诸多挑战，如现代分词策略、嘈杂的真实环境和语言复杂性，并呼吁对 Transformer 模型进行更好的语言学动机改进的审视及对该领域上述问题的关注。
transformer-based neural machine translationlow-resource mtpointer-generator networksstructural shortcutslinguistic complexities
发现论文，激发创造
  • 增强低资源语言的神经机器翻译：语料库开发、人工评估和可解释 AI 架构

    该研究旨在研究机器翻译中 Transformer 模型在低资源语言对（英爱尔兰语和英马拉地语）中的效果，并通过优化超参数和子词模型类型来显著提高低资源语言对的翻译质量。此外，还引入了 adaptNMT 和 adaptMLLM 两个开源应用程序，简化了神经机器翻译模型的开发、微调和部署过程，使其更容易被开发人员和翻译人员使用。

    Mar, 2024

  • 低资源语言的神经机器翻译：综述

    本文介绍了对低资源语言 NMT（LRL-NMT）的研究进展进行了详细调查，并定量分析了最受欢迎的解决方案，提供了一组指南来选择给定 LRL 数据设置的可能的 NMT 技术。它还呈现了 LRL-NMT 研究领域的完整视图，并提供了进一步增强 LRL-NMT 研究工作的建议清单。

    Jun, 2021

  • 将高资源 NMT 模型应用于低资源相关语言的翻译，不需要平行数据

    本论文研究如何使用语言重叠来进行翻译，在仅有少量单语数据的情况下，结合去噪自编码、回译和对抗性目标，提出了一种名为 NMT-Adapt 的方法，实现了对低资源语言的翻译的提高。

    May, 2021

  • 零资源语言的多语言神经机器翻译

    本篇论文介绍了如何使用多语言神经机器翻译（multilingual NMT）解决低资源语种翻译问题，提出了一种基于迭代自训练的方法可以利用单语数据来提高零样本翻译的性能。实验结果表明，多语言 NMT 优于传统的双语 NMT，Transformer 模型优于循环神经网络模型，零样本 NMT 优于传统的基于中间语的翻译方法，甚至与完全训练的双语系统相当。

    Sep, 2019

  • 低资源语言的神经机器翻译

    该研究探索了低资源语言领域的神经机器翻译以及如何通过 NLP 和深度学习技术对语言模型进行改进

    Apr, 2023

  • 双向神经机器翻译与合成平行数据

    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

  • 为低资源神经机器翻译优化 Transformer

    本文研究了神经机器翻译中低资源语种的问题，通过在 IWSLT14 数据集上的实验发现，在优化超参数设置的情况下，Transformer 模型在低资源情况下的翻译质量可以提高 7.3 个 BLEU 分数。

    Nov, 2020

  • 低资源机器翻译中的语法差异处理

    本文提出一种简单但有效的方法，即将目标语句重新排序以匹配源语序，并将其作为另外一种训练时的监督信号，从而在模拟低资源日语 - 英语和真实低资源维吾尔 - 英语语种中获得显着改进。

    Aug, 2019

  • 利用可比语料库诱导的双语词典进行低资源语言的神经机器翻译

    本文使用端到端的 Siamese 双向递归神经网络从 Wikipedia 的可比较多语言文章中提取并生成平行句子，证明使用所收集的数据集可以提高低资源语言对 (英―印度语和英―泰米尔语) 上的 BLEU 分数。

    Jun, 2018

  • 低资源语言的神经机器翻译

    本文研究通过引入更多本地依赖关系和使用单词对齐来学习翻译过程中的句子重新排序，在低资源语言中使用神经机器翻译 (NMT) 模型，产生仅使用 7 万个训练数据令人满意的翻译结果。

    Aug, 2017