translation memories | BriefGPT

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使用人工标注的大型语言模型进行自纠正机器翻译
在本文中，我们进行了一个试点研究，通过在翻译记忆中标记错误并提取类似的例子来引导大型语言模型（LLMs）在技术领域中进行术语翻译以提高翻译质量。实验证明，通过增加人工标记错误的翻译可以引导 LLM 集中于错误修正，相比于自动后期编辑（APE
PDFa month ago
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
ACL使用翻译记忆增强大型语言模型翻译器
利用翻译记忆作为提示是一种有前途的机器翻译模型上下文学习方法，本文通过使用大型语言模型进行提示，发现 LLM 的‘理解’提示的能力确实有助于更好地利用 TMs，并通过实验证明，使用高质量的 TM 提示可以大大改善预先训练的 LLM 翻译器的
PDFa year ago
AAAI使用翻译记忆推进神经机器翻译
本文介绍了一种将翻译记忆集成到神经机器翻译系统中的简单有效方法，并在多个数据集上获得实验性能显著优于强基线模型的结果。
PDFa year ago
EMNLP具有对比翻译记忆的神经机器翻译
本文提出了一种新的检索增强 NMT 模型，用于对比检索翻译记忆，利用 Hierarchical Group Attention 模块和 Multi-TM contrastive learning 目标函数增加多层面信息收益，实验结果表明，该
PDF2 years ago
MM神经机器翻译对于银行与金融领域速度和质量的经验性评估
通过实证研究发现，即使是对于研究相对较少的语言对和系统适应所需的小量领域数据，采用神经机器翻译（NMT）后编辑可显著节省时间，并且能够实现等同或略有更好的翻译质量。
PDF5 years ago