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EMNLP非自回归神经机器翻译：呼唤清晰度
本文旨在改进非自回归方法在机器翻译方面的表现，探讨了多种技术提升其翻译质量和效率，并将其在四个翻译任务上进行了评估，考虑到 tokenized BLEU 的使用不一致，我们贡献了标准化的 BLEU、chrF++ 及 TER 得分，并将代码开
PDF2 years ago
评估端到端生成系统的字幕分割
研究字幕分割在使用不同于参考文本的输出时的评估方法，提出一种基于边界上的 BLEU 得分的字幕分割得分 $Sigma$。通过边界投影方法，将输出错误的假设映射到真实参考上，比较已有指标和 $Sigma$。研究结果表明，所有指标都能奖励高质量
PDF2 years ago
PICT@DravidianLangTech-ACL2022：德拉维达语言的神经机器翻译
本文介绍了关于南印度德拉维达语系机器翻译的研究成果，通过针对五种不同德拉维达语系的机器翻译和使用 Seq2Seq 模型进行训练，我们在其中三项子任务中名列第一，并以 BLEU 分数作为评估指标测试了模型的准确性。
PDF2 years ago
EMNLPPharmMT：神经机器翻译简化处方说明的方法
提出了一个新的基于机器翻译的方法，PharmMT，用于将处方指示语言自动简化为患者友好的语言，从而显着减少药师的工作量。该系统对超过 530K 份处方进行了评估，达到了与药师生成的参考指示方向的 BLEU 得分为 60.27，相对于基于规则
PDF2 years ago
具有依赖感知解码器的非自回归翻译
本文提出了一种能够从两个角度增强神经机器翻译（Non-autoregressive translation）解码器内部的目标依存性的新方法，并在四个 WMT 翻译任务上进行试验。结果表明，该方法相较于其他神经机器翻译方法，能够将 BLEU
PDF2 years ago
基于句法的数据增强在匈牙利语 - 英语机器翻译中的应用
本文介绍了使用 Hunglish2 语料库训练基于 Transformer 的神经机器翻译模型以实现匈牙利语 - 英语和英语 - 匈牙利语的翻译，最佳模型在匈牙利语 - 英语和英语 - 匈牙利语上的 BLEU 分数分别为 40.0 和 33
PDF2 years ago
EMNLP理解术语：结合提取和生成进行定义建模
本文提出了一种将提取和生成相结合的术语定义建模框架，通过从网络中提取自我和相关的定义信息，然后结合这些信息生成最终定义。实验表明，我们的方法可以为术语生成高质量的定义，BLEU 得分从 8.76 到 22.66，人工标注得分从 2.34 到
PDF3 years ago
Volctrans GLAT 系统：非自回归翻译 Meet WMT21
本论文介绍了 Volctrans 在 WMT21 新闻翻译共享任务中的贡献，利用 Glancing Transformer 构建并行翻译系统，取得了在德语 -> 英语翻译任务上的最佳 BLEU 得分（35.0），超过了所有强的自回归对应物。
PDF3 years ago
神经机器翻译的规模定律
通过本文所提及的实证研究，我们揭示了神经机器翻译中，编码器 - 解码器 Transformer 模型的扩展特性。具体而言，本文提出了一个公式来描述交叉熵损失与编解码器大小的扩大倍数之间的关系，并在多种扩展方法及语言下展现了估计的准确性。我们
PDF3 years ago
ACL语言标签对零 - shot 神经机器翻译至关重要
本文探讨了多语言神经机器翻译的语言标记策略对无监督语言翻译性能的影响，实验表明在源语言标记基础上加入目标语言标记可以提高语义表征的一致性和减轻 “偏离目标” 的问题，使得零样本翻译在 IWSLT17，Europarl 和 TED talks
PDF3 years ago
ACLBERTTune: 使用 BERTScore 微调神经机器翻译
本文提出使用基于 BERTScore 评估指标的新型训练目标对神经机器翻译模型进行微调，以克服在训练过程中出现的过拟合偏见问题；作者提出三种生成软预测的方法，可使网络保持端到端的完全可微性，实验表明在四种不同的语言对上，微调目前具有一个强基
PDF3 years ago
ACL神经机器翻译的选择性知识蒸馏
该研究使用新方法对神经机器翻译及知识蒸馏的训练样本进行分析，提出了批级和全局级别的样本选择策略来优化知识蒸馏，实验结果表明，该方法在 WMT'14 英语 -> 德语和 WMT'19 中文 -> 英语机器翻译任务中提高了机器翻译的 BLEU
PDF3 years ago
2021 年 IWSLT 的 Volctrans 神经语音翻译系统
该论文介绍了 Volctrans 团队在 IWSLT 2021 中提交的系统，包括离线语音翻译和文本 - 文本同时翻译。他们采用端到端模型进行离线语音翻译，在 MuST-C 测试集上比基准结果提高了 8.1 BLEU 分值，并接近强级联解决
PDF3 years ago
面向南部非洲语言的低资源神经机器翻译
通过比较零 - shot 学习、迁移学习和多语言学习在三种班图语（Shona、IsiXhosa 和 IsiZulu）和英语翻译中的表现，我们展示了语言相似性对英语到 isiZulu 的迁移学习性能的重要性，并证明多语言学习在我们的数据集上优
PDF3 years ago
ACL自然语言生成的增量光束操作
本论文提出了增量束搜索方法，即在解码过程中重新排列束中的假设，以提高自然语言生成系统的性能，实验结果表明，该方法相对于传统束搜索方式，在 E2E 和 WebNLG 挑战测试集中分别使 BLEU 得分提高了 1.93 和 5.82 个百分点，
PDF3 years ago
EMNLP端到端语音翻译的自适应特征选择
本文介绍了自适应特征选择（AFS）来优化基于编码器 - 解码器的端到端语音翻译，实验表明，使用 AFS 来稀疏语音特征可以提高翻译效果，降低模型计算复杂度，并与级联基线模型相比取得了更好的性能，在 LibriSpeech En-Fr 上的
PDF4 years ago
EMNLP濒危语言复兴之用的切诺基 - 英语机器翻译
介绍了 ChrEn，一个低资源的 Cherokee-English 平行数据集，为 Cherokee 语言的机器翻译研究提供了帮助。通过比较 SMT 和 NMT，监督和半监督方法以及四种其他语言的多语联合训练，得出了转移学习和联合训练等多种
PDF4 years ago
EMNLP浅层至深层训练用于神经机器翻译
本文研究了通过浅层模型堆叠训练深度编码器的浅层到深层的方法对神经机器翻译模型进行改进，并通过实验表明该方法可以显著提高翻译质量，并在 WMT'16 和 WMT'14 的任务中取得了 30.33 和 43.29 的 BLEU 分数。
PDF4 years ago
代码到注释的翻译：数据、度量、基准和评估
本文在研究代码注释生成中，分析了采用翻译模型的可行性以及 BLEU 得分的校准方法，并提出了基于信息检索方法的合理基准线以及未来研究方向的建议。
PDF4 years ago
深度变换器用于神经机器翻译
本文探讨了非常深的 Transformer 模型在神经机器翻译中的应用，使用一种简单但有效的初始化技术来稳定训练，我们证明了可行性，并且通过使用 60 个编码器层和 12 个解码器层，此类深度模型在 WMT14 英法和英德翻译基准上录得了比
PDF4 years ago