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ACL提高长文本层面机器翻译质量
文档级上下文对神经机器翻译至关重要，然而仅仅增加本地上下文的大小并不能捕捉到整个上下文信息，而这些挑战可以通过引入受限的注意力机制来解决，并在低资源情况下实现良好的折衷方案。
PDFa year ago
ACLSWiPE：维基百科页面文档级简化数据集
引入 SWiPE 数据集，通过整个修订历史，重构从英语维基百科文章到 Simple 维基百科文章的文档级简化过程，并分类模型产生的编辑，发现 SWiPE 训练的模型生成更复杂的编辑，同时减少不需要的编辑。
PDFa year ago
AMR 摘要生成中文档图构建方法分析
本文提出一种新方法用于合并 Meaning Representation 图，并评估其效果，同时应用了人工注释数据集用于衡量不同 node 合并策略与内容筛选方法的性能，结果显示该新方法优于之前的工作。
PDF3 years ago
神经机器翻译中文档级上下文何时和为何有用？
研究了文档级上下文在 NMT 中的改善机制，发现大多数的改进不能被解释为利用上下文，并说明了上下文建模的最小编码是足够的，而非常长的上下文对 NMT 不利。
PDF5 years ago
ACL上下文提取式自监督学习
通过引入三种辅助预训练任务，从而以自监督的方式学习捕捉文档级上下文，进一步改善目前的提取式摘要模型，并在广泛使用的 CNN / DM 数据集上进行的实验验证了所提出的辅助任务的有效性。此外，我们显示出，在预训练后，一个由简单构建块组成的干净
PDF5 years ago
EMNLP使用文档级上下文来改进 Transformer 翻译模型
该研究通过在 Transformer 模型中引入上下文编码器，将文档级别的上下文信息融入原有的编码器和解码器中提高翻译质量，同时采用双倍训练方法，充分利用句子级别平行语料库和有限的文档级别平行语料库来训练模型，并通过 NIST 中英数据集和
PDF6 years ago