bleu improvement | BriefGPT

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跨模态多任务语音转文字翻译与参数共享
最近的研究在端到端语音到文本翻译（ST）中提出了多任务方法，通过辅助编码器将机器翻译（MT）数据映射到最终的跨模态表示中，采用软参数共享。本研究提出了一种具有硬参数共享的 ST/MT 多任务框架，通过预处理阶段将语音和文本输入转换为两个长度
PDF9 months ago
神经机器翻译数据选择课程
本文通过两阶段课程训练框架及对六种语言对的全面实验，证明了基于预训练方法和在线评分的确定性评分选择数据子集，对神经机器翻译模型进行微调训练的课程训练策略会显著提高 BLEU 质量（高达 2.2 个 BLEU），并且更快地收敛（更新次数减少了
PDF2 years ago
ACL基于 CTC 的直接语音翻译压缩
本研究提出了一种基于 CTC 的动态音频信号压缩方法来改善语音翻译质量，显著提高了 BLEU 评估指标并减少了内存占用。
PDF3 years ago
EMNLP序列级混合样本数据增强
该研究提出了一种简单的数据增强方法 SeqMix，用于鼓励神经模型针对序列问题的组合行为，该方法可以使神经网络捕获自然语言中的组合特征，旨在提高机器翻译和语义分析等任务的性能。
PDF4 years ago
用于机器翻译和自然语言理解的语法注入 Transformer 和 BERT 模型
本论文研究了通过将句法信息与深度学习模型相结合，提高自然语言处理任务的性能表现，对多特征的语法 - Transformer 进行了测试，发现在完整数据集和部分数据集中，BLEU 得分都有明显提升，同时，在 GLUE 基准测试中，语法嵌入的
PDF5 years ago
USTC-NEL 在 IWSLT 2018 的语音翻译系统
本论文讨论了 USTC-NEL 系统在 2018 年 IWSLT 评估的语音翻译任务中的应用，使用了传统的管道系统，包含三个模块：语音识别、后处理和机器翻译。我们训练了一组混合 - HMM 模型进行语音识别，并使用语音识别输出风格的文本作为
PDF6 years ago
ACL上下文感知的神经机器翻译学习指代消解
我们引入了一种上下文感知的神经机器翻译模型，该模型可以控制和分析从扩展上下文到翻译模型的信息流，实验证明该模型改进了代词翻译和在指代方面进行了隐含捕获，而且不仅在指代性情况下有所改进，还提高了整体 BLEU 分数。
PDF6 years ago
ACLRETURNN 作为一种通用的灵活神经工具箱，应用于翻译和语音识别
我们比较了 RETURNN 的快速训练和解码速度以及它在翻译和语音识别领域中的表现，它的灵活性使得它可以广泛地应用于各种应用中，并且使用层次预训练方案可以显著提高 BLEU 的得分。
PDF6 years ago