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利用目标语言单语语料库进行计算机辅助翻译的跨语言神经模糊匹配
本文介绍了一种基于神经网络的新型方法，借助跨语言句子嵌入来利用目标语言单语语料库检索翻译建议，并使用神经模型估计其后编辑工作量，通过自动和人工评估证明此方法可以在以传统翻译记忆为基础的计算机辅助翻译环境中成功利用单语文本，增加有用翻译建议的
PDF6 months ago
用于束搜索再排序的简单基准线
本文介绍了一种简单的方法，通过训练重新排序器来预测翻译候选的 BLEU 分数，从而达到准确衡量机器翻译质量的目的。在未引入其他数据或参数的情况下，此方法可以作为该领域未来研究的一个干净的基线模型。
PDF2 years ago
EMNLP通过单语语料库对跨语言语义进行对齐，增强多语言表示能力的 ERNIE-M 模型
本研究提出了 ERNIE-M 模型，采用反向翻译技术产生伪平行语料，从而增强跨语言模型的语义建模能力，并经过实验证明，相对现有跨语言模型，ERNIE-M 能够更好地适用于跨语言任务。
PDF4 years ago
ACL基于双语词典的神经机器翻译，无需使用平行语料
本文提出了一项基于双语词典而非平行句子的机器翻译新任务，采用 “锚定训练”(AT) 方法对其进行处理，实验证明该方法较其他基线方法表现更佳，尤其对于难以自我学习的语言对而言，其表现接近于受监督训练的神经机器翻译，并能发挥双语词典和大规模单语
PDF4 years ago
ACL无监督机器翻译数据增强改善跨语言词向量结构相似度
提出了一种使用非监督机器翻译生成的伪平行语料库以优化跨语言词嵌入的无监督映射方法的新思路，改进了现有方法，并通过详细分析证明伪数据增强方法特别适用于基于映射的跨语言词嵌入任务。
PDF4 years ago
EMNLP利用无监督多语言上下文化表示进行低资源序列标注
本文提出了多语言语言模型与深度语义对准（MLMA），用于产生跨语言标注的语言无关表示，方法不需要平行数据或一个词一个词匹配，只需要单语语料库，并利用深度上下文表示。实验结果表明，本方法在欧洲语言以及英语和汉语等远距离语言对上实现了新的最新
PDF5 years ago
无监督语音文本翻译
本文提出了一种基于单语音频和文本语料库的语音翻译系统框架，使用交叉模态双语词典将每个源语音片段对应到目标文本翻译，通过使用语言模型和序列去噪自编码器，对每个音频片段进行逐字翻译来提高翻译质量，实验结果表明，我们的无监督系统尽管没有监督，但达
PDF6 years ago
EMNLP无监督统计机器翻译
本文提出了一种基于 SMT 的新颖方法，通过跨语言嵌入映射从单语料库中诱导短语表，再将其与 N-gram 语言模型相结合，通过无监督超参数微调的变体来实现迭代反向翻译，并在 WMT 2014 中实现了超过 7-10 BLEU 点的改进，与监
PDF6 years ago
EMNLP基于短语和神经网络的无监督机器翻译
该研究研究了如何在只有大型单语语料库的情况下学习翻译。提出了两种模型，一种是神经模型，一种是基于短语的模型。这些模型通过参数的精心初始化、语言模型的去噪效应和反向迭代自动生成的并行数据来提高翻译性能。在 WMT'14 英语 - 法语和 WM
PDF6 years ago
ICLR利用单语语料库进行非监督式机器翻译
提出了一种基于单语语料的机器翻译方法，该方法使用深度学习技术将两种不同语言的句子映射到相同的潜在空间中，从而学习翻译而不使用任何标记数据，该方法在两种语言对的两个广泛使用的数据集上表现出色。
PDF7 years ago
ICLR无监督神经机器翻译
本研究提出了一种全新的方法，在没有平行数据的情况下，只利用单语数据即可训练 NMT 系统。这种基于注意力机制的编码器解码器模型结合去噪和回译技术，在 WMT 2014 的法英和德英翻译中获得了 15.56 和 10.21 BLEU 分数，
PDF7 years ago
神经机器翻译的半监督学习
该论文提出了一种半监督的方法来训练神经机器翻译模型，该方法使用标记数据和未标记数据的拼接，通过一个自编码器重建单语语料库，从而利用源语言和目标语言的单语语料库以及双语平行语料库从而在中英数据集上取得了显著的性能提升。
PDF8 years ago
使用单语语料库进行神经机器翻译
本篇论文研究了如何利用丰富的单语语料库对神经机器翻译进行建模，结果表明在低资源的土耳其 - 英语和中英文聊天信息场景下，相较于短语和层级翻译，可以提高高达 1.96 和 1.59 的 BLEU 值，同时也适用于高资源语言，例如捷克语 - 英
PDF9 years ago