low-resource machine translation | BriefGPT

关键词low-resource machine translation

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个性化联邦学习视角下的低资源机器翻译
基于个性化联邦学习算法 MeritFed 的新方法，适用于具有异构数据的自然语言任务，在低资源机器翻译任务中，我们使用来自大规模多语言机器翻译共享任务（小轨道 2）的数据集和芬乌格里亚语族多语言基准测试中子集的萨米语进行评估。除了其有效性外
PDF16 days ago
超越英语：评估用于阿拉伯文语法错误纠正的 LLMs
对于阿拉伯语的语法错误纠正任务，研究发现使用各种提示方法和少量样本学习的指令微调大型语言模型具有显著的效果，但是无论规模大小，指令微调模型的性能仍然不及完全微调的模型，此差距指出了语言模型改进的空间。同时，借鉴低资源机器翻译方法，利用合成数
PDF7 months ago
基于中间语言级联翻译模型的端到端训练与解码
本文提出了一种基于端到端训练方法的级联翻译模型，并配置了一种改进的解码算法，该方法可以有效地利用极少量的 (parallel) data 来提高翻译质量。
PDFa year ago
Luhya 和 Swahili 的极低资源句子对齐
本文探讨了使用 LASER 和 LaBSE 这两种预训练模型生成不受语言限制的句子嵌入，在挖掘大型数据集以生成低资源机器翻译平行语料库方面的应用。作者测试了这两种模型在提取两种相关的低资源非洲语言 Luhya 和 Swahili 的双语数据
PDF2 years ago
数据自适应迁移学习用于翻译：海地和牙买加的案例研究
研究表明，对于低资源机器翻译，多语言转移技术的有效性与训练数据量以及知识共享语言之间的关系有关，当某些语言超过真实数据的阈值时，回译增强方法会适得其反，而跨语言转移则更合适。同时，该研究提出了一种基于规则的法语 - 海地克里奥尔语正字和句法
PDF2 years ago
ACL低资源机器翻译中基于子词正则化的单模型集成
探讨使用多个子词部分划分提高神经机器翻译模型的鲁棒性，提出了一个推理策略，通过多种划分途径，包括最可信的划分和多个样本划分，来逼近边缘分布，并进行预测聚合，将其视为单个模型集成，在低资源机器翻译任务中改善了基于子词规则化训练的模型的性能。
PDF2 years ago
ACL三角形转移：为三角形机器翻译锁定旋转点
本文提出了一种基于迁移学习的三角形机器翻译方法，利用辅助数据训练源 - 中转、中转 - 目标翻译模型，初始化中转侧的一些参数以鼓励两个翻译模型在同一中转语言空间中工作，实验结果表明我们的方法优于先前方法。
PDF2 years ago
基于语言学的多任务预训练方法用于低资源神经机器翻译
本研究提出了针对低资源机器翻译的新颖序列到序列预训练目标：面向涉及日语作为源语言或目标语言的语种的日语特定序列到序列（JASS）和面向涉及英语的语种的英语具体序列到序列（ENSS），通过在 ASPEC 日语 - 英语和日语 - 中文，Wik
PDF2 years ago
低资源机器翻译调查
介绍了低资源机器翻译研究领域的现状，重点是在少量翻译训练数据的情况下制备有用的翻译模型的挑战以及在近期几个共享任务中评估研究者的技术的描述。
PDF3 years ago
上海交通大学 - 国立信息学研究所的 WMT20 新闻翻译任务所使用的监督式和无监督式神经机器翻译系统
本文介绍了我们在 WMT2020 机器翻译共享任务中的参与情况和采用的多项神经机器翻译技术，在英汉、波兰英语和德国上索布里亚语等四个方向中，我们获得了第一名的好成绩。
PDF4 years ago
EMNLP低资源神经机器翻译的语言模型先验
本文介绍了一种新的神经翻译模型加入语言模型的先验知识的方法，通过加入正则化项确保神经翻译模型输出分布在语言模型先验下的概率合理，而避免与语言模型的不一致。与先前的工作不同，该方法只在训练时使用语言模型，并不会降低解码速度，实验结果表明该方法
PDF4 years ago