关键词unsupervised machine translation
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- 利用语言模型重打分，在无监督机器翻译中加入单词和子词单元
本文讲述了 CAiRE 团队利用基于短语的统计机器翻译模型、预训练语言模型、字节对编码嵌入以及 MUSE 对德语和捷克语进行的非监督机器翻译，同时提出了重新评分机制以及对翻译的预处理和后处理方法以提高最终的翻译质量。
- ACL无监督机器翻译实现双语词库归纳
本文提出一种新的方法，使用无监督机器翻译的方法生成合成平行语料库，进而提取双语词汇表。该方法可与任何词向量和跨语言映射技术一起使用，并且除了用于训练词向量的单语语料库外，不需要任何其他资源。在评估方面，与最近邻和 CSLS 技术相比，该方法 - 跨语言语言模型预训练
本文提出了两种跨语言学习模型的方法 (XLMs): 一种是仅依赖于单语数据的无监督方式， 另一种是利用新的跨语言模型目标并使用平行数据的有监督方式。通过这些方法在跨语言分类、无监督和有监督机器翻译中取得了最先进的结果。
- 风格转换作为无监督机器翻译
本文提出一种使用无监督机器翻译方法来实现自动语言风格转换的方法，利用样式偏好信息和单词嵌入相似性来生成伪平行数据，并采用迭代回译方法来联合训练两个神经机器翻译（NMT）系统，其中引入样式分类器来控制噪声。实验表明，该方法在语言风格转换的精确 - ACL无监督双语词典归纳的局限性
该文研究了无监督的机器翻译模型，提出了利用对手生成网络对词嵌入空间进行自对齐和对齐生成双语词典，但对于形态丰富的语言，无监督双语词典的表现会受到很大限制，该研究通过利用弱监督从同一词来构建词典，建立了无监督双语词典表现和图相似度的相关性。