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神经机器翻译中领域自适应的课程学习
介绍了一种课程学习方法，将通用的神经机器翻译模型适应于特定领域，实验结果表明，在两个领域和两种语言对中，该方法始终优于基准模型。
PDF5 years ago
低资源神经机器翻译的简单迁移学习
本研究提出了一种简单的迁移学习方法，通过训练 “父模型” 并在低资源语言对上进行训练，取代了原有的训练语料库，成功地提高了针对不同语言对的机器翻译性能。
PDF6 years ago
MMLIUM-CVC 对 WMT17 多模态翻译任务的提交
本文介绍了由 LIUM 和 CVC 开发的单模态和多模态神经机器翻译系统，其中探索了两种多模态架构，最终的系统根据自动评估指标 METEOR 和 BLEU 在 En-De 和 En-Fr 语言对中排名第一。
PDF7 years ago
从回译双语语料中学习复述句嵌入
本研究使用神经机器翻译通过回译双语句子对生成句子的解释，并对语料对进行了筛选处理，在此基础上建立通用的释义句子表示模型，结果显示该模型对于很多语言领域其正确率与手动编写的英语释义句子相当。
PDF7 years ago
ACL学习解析和翻译改进神经机器翻译
本文提出了一种名为 NMT+RNNG 的混合模型，它将循环神经网络语法与基于注意力的神经机器翻译相结合，通过训练鼓励神经机器翻译模型吸收语言先验知识，并在其后进行自主翻译。4 种语言配对的实验表明该模型非常有效。
PDF7 years ago
神经机器翻译的可训练贪婪解码
本文提出了一种可训练的解码算法，通过观察和操作神经机器翻译解码器的隐藏状态来最大化任意解码目标，使用确定性策略梯度对其进行培训，在四个语言对和两个解码目标上进行广泛评估，证明我们确实可以训练出一个可训练的贪婪解码器，从而以最小的计算开销生成
PDF7 years ago
神经机器翻译的时间注意模型
本文介绍了一种基于注意力机制的神经机器翻译模型，该模型通过暂时性存储对齐信息和调节注意力值的方法，提高了翻译效果，在两种语言对上的大规模实验中，该方法不仅超越了基线 NMT 模型，还比其他相关方法表现更出色，甚至有些情况下在不使用集成的情
PDF8 years ago
COLING使用树形结构 - 字符串层级模型构建重排序系统
本文介绍了基于 Tree-to-String 模型的重新排序系统，并使用公开工具来完成任务。我们使用 Moses 工具包构建了翻译模型，然后应用 Moses 中的 Chart Decoder 对句子进行重新排序。通过实验发现，该方法在不同语
PDF11 years ago