back-translation | BriefGPT

关键词back-translation

搜索结果 - 75

微软基于 WMT21 共享任务的多语言机器翻译系统
本文介绍 Microsoft 在 WMT21 大规模多语言机器翻译竞赛中使用的机器翻译系统，该系统使用基于 DeltaLM 的泛用预训练多语言编码器 - 解码器模型进行初始化，应用迭代反向翻译方法和渐进式学习来优化性能，在三个评估轨迹中都获
PDF3 years ago
EMNLP神经机器翻译中预训练和反向翻译之间的互补性
本研究探讨了预训练和回译方法对神经机器翻译的性能提升效果，发现预训练对编码器模块的贡献更大，回译对解码器模块的性能提升更为明显，两种方法相互补充，使得在 WMT16 英 - 罗马尼亚语和英 - 俄语翻译语料库中取得了最先进的翻译效果。
PDF3 years ago
EMNLP利用课程学习提升无监督神经机器翻译的性能
通过提出一种课程学习方法，将从多个粒度发现语料库中的质量，逐渐利用从易到难的数据，通过平衡不同部分的质量得分，推动模型关注更高质量的数据，从而显著提高无监督神经机器翻译的翻译性能.
PDF3 years ago
NiuTrans 机器翻译系统用于 WMT21
介绍了 NiuTrans 神经机器翻译系统及其在多个语言（包括中文、日语、俄语、冰岛语）的 WMT2021 新闻翻译任务中的应用，利用多种方法包括 Transformer、回译、知识蒸馏和微调等提高翻译的性能。
PDF3 years ago
EMNLP通过零 - shot 多语言回译防止作者个人信息泄露
本文提出了一种简单且无需训练数据的方法，通过多语言反向翻译来有效降低作者个人信息暴露的风险，以达到提高隐私性的目的，而无需牺牲数据的后续实用价值。在自动和人类评估中，与五种最具代表性的文本风格转换模型相比，我们的模型在不同领域的三个数据集上
PDF3 years ago
EMNLP通用资源是你所需要的：无需特定任务的平行训练数据即可完成风格转移任务
提出了一种基于 BART 预训练模型和泛化资源的无监督学习方法，将其用于风格迁移任务中，在不使用任何特定领域的平行数据的情况下，超越了现有的无监督方法。
PDF3 years ago
EMNLPHintedBT：利用质量和音译提示增强的回译
提出了一种基于 Back-translation 的数据增强技术 HintedBT，并将其应用于低资源语言和异文翻译任务中，通过在编码器和解码器中添加标签提供相关信息，有效提高了翻译质量。
PDF3 years ago
ACL将释义推离原句：一种多次循环的释义生成方法
本文提出了 BTmPG（Back-Translation guided multi-round Paraphrase Generation) 框架，通过多轮的改写和反向翻译保留语义信息来增加生成的改写句子与原始句子的差异性，并在人工评价和自
PDF3 years ago
MM将无监督数据生成技术融入自监督神经机器翻译中，以应对低资源语言
本文介绍了一种将无监督机器翻译和自监督 NMT 相结合的方法，该方法利用合成数据生成技术和 back-translation 的方法提高 SSNMT 的性能，特别是在缺乏语言对数据的情况下可以对距离较远的语言对进行翻译。
PDF3 years ago
ACL将文字塞入系统嘴中：使用单语数据攻击神经机器翻译的有针对性攻击
该研究表明，神经机器翻译系统不仅容易受到对抗性测试输入的攻击，而且容易受到训练攻击的影响，作者提出了一种毒化攻击方法，插入带有误导性的毒化样本，从而在神经机器翻译系统训练中引起指定的翻译行为，本文提出了防御方法，但仍需要紧急关注。
PDF3 years ago
ACLAUGVIC：利用双语邻域推进低资源 NMT
提出了 AUGVIC 框架，用于低资源 NMT 中的数据增强，通过对给定的双语数据的 vicinal sample 进行扩充，广泛的实验证明其与使用额外的单语数据的传统回译方法相当。
PDF3 years ago
ACL神经机器翻译中的语言覆盖偏差
本文研究神经机器翻译中的语言覆盖偏差问题，并提出两种有效方法来缓解该问题。结果表明，通过明确区分源语言和目标语言的训练数据，可以提高现有方法在六个翻译任务上的表现。同时，作者还发现语言覆盖偏差问题也能够解释回译所导致的性能下降表现，并在数据
PDF3 years ago
ACL神经机器翻译数据增强的句子串联方法
本研究提出一种数据增强方法来处理长句子翻译问题，结果显示这一方法不仅提高了翻译质量，而且与回译方法的结合进一步改善了翻译质量。
PDF3 years ago
ACL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。
PDF3 years ago
ICLR元背译
本文提出了一种基于元学习的算法，通过调整预先训练的 back-translation 模型来生成伪平行数据，用于训练前向翻译模型，并在 WMT 数据集和多语言翻译中实现了显著的改进。
PDF3 years ago
EMNLP通过单语语料库对跨语言语义进行对齐，增强多语言表示能力的 ERNIE-M 模型
本研究提出了 ERNIE-M 模型，采用反向翻译技术产生伪平行语料，从而增强跨语言模型的语义建模能力，并经过实验证明，相对现有跨语言模型，ERNIE-M 能够更好地适用于跨语言任务。
PDF4 years ago
深入探究上下文感知神经机器翻译
本文研究了文档级 NMT 模型在四个不同领域中的性能，并发现不同的架构适用于不同的任务，同时发现上下文感知系统在任务特定问题上有改进，而文本级别的指标（如 BLEU）没有显着改进。同时，本文还表明，文档级别的回译对于缺乏文档级别双文本的情况
PDF4 years ago
Accenture 在 CheckThat! 2020：如果你这么说：使用基于 transformer 的模型进行事后事实核查
使用 BERT 和 RoBERTa 模型识别社交网络文字中需要进行专业事实检查的主张，并对主张进行排序。在英语挑战中，采用了 RoBERTa 模型，同时添加了额外的均值池化层和 dropout 层以提高泛化能力；在阿拉伯语任务中，采用了阿拉
PDF4 years ago
MM利用自我训练增强低资源神经机器翻译的反向翻译
利用自训练策略改进 Neural Machine Translation（NMT）模型，通过反向翻译技术来生成高质量的合成数据以训练标准翻译模型，可提高低资源下的翻译品质，提高翻译模型的 BLEU 值。
PDF4 years ago
利用反向翻译和非对称去噪自编码器的半监督文本简化
本文提出了一种基于无监督机器翻译的文本简化方法，使用 back-translation 架构和噪声自编码器生成平行语料，引入不同类型的噪声进行训练的不对称去噪方法可以显著提高简化性能。模型在无监督和半监督学习中均具备较好性能，能够与当前多种
PDF4 years ago