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SLIDE：使用滑动文档窗口进行无参考机器翻译评估
通过使用滑动窗口对每个测试集文档进行块级句子处理，并将每个块输入未经修改的现成品质估计模型，我们提出了一个名为 SLIDE（滑动文档评估器）的度量标准，发现 SLIDE 比其句子级基准模型在配对系统准确性上获得了显著改进，有时甚至消除了与基
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10 months ago
COLING
非自回归翻译的上下文感知交叉注意力
本研究针对非自回归翻译中 decoder 缺乏目标依赖建模的问题，提出一种基于跨注意力增强源上下文信息的方法，实验表明该方法能够改善翻译质量并更好地利用源语句的局部和全局信息。
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4 years ago
ACL
神经机器翻译的上下文门控制
为解决传统神经机器翻译技术所存在的译文质量缺陷问题，我们提出了一种名为 context gates 的动态控制算法，旨在更加细致地控制源与目标语境对目标词汇生成的影响比率，实验结果显示较传统注意力机制神经机器翻译系统提升 2.3 BLEU
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8 years ago
ACL
统计机器翻译中基于目标端上下文的判别式模型
通过使用源上下文信息优化的翻译模型以提高机器翻译性能，我们提出了一种使用目标上下文信息的新颖扩展，令人惊讶的是，我们证明可以将该模型直接高效地集成在解码过程中，我们的方法可以应用于大规模训练数据，对四种语言对的语言翻译质量有一致提高，我们提
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8 years ago
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