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APE-then-QE: 修正并过滤伪平行语料以用于机器翻译训练数据的生成
自动后编辑（APE）是自动识别和校正机器翻译（MT）输出中的错误的任务。我们提出了一种修复 - 过滤 - 使用的方法，使用 APE 系统来校正 MT 训练数据的目标端的错误。我们根据使用质量估计（QE）模型计算的质量分数选择原始和校正句子对
PDF7 months ago
MM通过伪平行数据增强无监督机器翻译
即使有深度学习和大规模语言建模的最新发展，对于低资源语言的机器翻译任务仍然是一个挑战。我们提出了一种训练策略，依赖于从单语语料库中挖掘的伪平行句对和从单语语料库中反向翻译的合成句对。我们尝试了不同的训练计划，并在基于仅反向翻译数据训练的基线
PDF8 months ago
AAAI层次化上下文标记用于话语重写
本文提出了一种基于分层上文标注的标注器，其中预测到的数个槽最终被上下文信息填充来重新编写话语，使其能够在涉及英语等会出现介词的语言时添加超出上下文范围的标记和多个跨度，并通过集群规则来截断规则分布的长尾。各种基准测试表明，使用本方法时，BL
PDF2 years ago
ACL利用目标词元注释促进术语翻译
该研究提出了一种源数据增强的机器翻译系统，用于术语集成，实验表明该方法在术语翻译时具有实用性和较高的准确性。
PDF3 years ago
UWSpeech：未书写语言的语音翻译
本文中，我们提出了一种名为 UWSpeech 的翻译系统，它将目标未书写语言转换为离散标记，然后用转换器将源语言语音转换为目标离散标记，最后使用倒置器从目标离散标记中合成目标语音。我们提出了一种名为 XL-VAE 的方法，用于共同训练 UW
PDF4 years ago
COLING神经机器翻译的多层表示融合
本文提出多层表示融合（MLRF）方法来融合神经机器翻译系统中的堆叠层，并设计三个融合函数以从堆叠中学习更好的表示。实验结果显示，我们的方法在 IWSLT 德英和 NIST 中英机器翻译任务上分别比强 Transformer 基线提高了 0.
PDF4 years ago
ACL低资源翻译的广义数据增强
本论文提出了一种在低资源机器翻译中进行数据增强的通用框架，该框架不仅使用目标端单语数据，还通过相关高资源语言进行桥接，通过在两个步骤中使用词典和修改无监督机器翻译框架，将高资源数据转换为低资源语言，实验证明该方法在极低的资源条件下，与受监督
PDF5 years ago
AAAI神经机器翻译的多通道编码器
Multi-channel Encoder is proposed to improve Attention-based Encoder-Decoder architecture for neural machine translation
PDF7 years ago
利用跨句子上下文进行神经机器翻译
本文提出了一种基于上下文的翻译方法，并探究了历史上下文信息对神经机器翻译性能的影响。实验结果表明，该方法相较于基于注意力机制的神经机器翻译系统，能够显著提高翻译质量 + 2.1 BLEU points。
PDF7 years ago
使用深度神经网络架构的词汇翻译模型
通过深度神经网络代替线性最大熵模型，结合 Discriminative Word Lexicon 模型和全球上下文句子的优势，该研究在现有的翻译系统中改善了三种不同语言对的性能达到 0.5 个 BLEU 点。
PDF9 years ago
ICML词表示和语言建模的组成形态学
本论文提出了一种可扩展的方法，将组成形态学表示集成到基于向量的概率语言模型中，并在语言模型因词汇而被适当地实现以实现内部和外部评估，在一些语言上进行实验研究并展示结果，表明我们的模型学习了形态学表示，在词相似性任务上表现出色且使困惑度大幅降
PDF10 years ago
短语翻译模型的语义表示学习
本论文提出了一种新的基于语义的短语翻译模型，在低维潜在的语义空间中将源语言和目标语言的短语映射成连续的向量，通过计算它们在这个新空间中的距离来计算它们的翻译分数。通过多层神经网络投影源语言和目标语言的短语，学习权重以直接优化机器翻译结果的质
PDF11 years ago