논문 및 간행물

Rosetta-LSF: 텍스트-기호 번역을 위한 프랑스어 수화 및 프랑스어 정렬 말뭉치

엘리스 베르탱 레미, 아넬리스 브라포트, 카밀 샬랑, 클레어 다네, 보리스 도리아크, 마이클 필홀, 엠마누엘라 마티노드, 제레미 세구아트.

듀얼 디코딩을 통한 캡션 및 자막의 공동 생성

시청각 콘텐츠의 양이 증가함에 따라, 증가하는 국제 청중의 기대에 부응하기 위해 자동 자막 및 자막 솔루션을 개발할 필요성은 처리량을 높이고 관련 사후 제작 비용을 낮출 수 있는 유일한 실행 가능한 방법으로 나타난다. 자동 자막과 자막은 종종 적절한 수준을 달성하기 위해 밀접하게 얽혀 있어야 한다. 계속보기...

SYSTRAN @ WMT 2021: 용어 작업

이 문서에서는 WMT 2021 용어 공유 작업에 대한 SYSTRAN 제출에 대해 설명합니다. 우리는 매우 일반적인 산업 관행인 용어 제약을 동적으로 포함하는 기능으로 향상시키는 표준 변압기 신경 기계 번역 네트워크를 사용하여 영어와 불어 번역 방향에 참여합니다. 두 가지 최신 용어 삽입 방법을 평가합니다. 계속보기...

MinhQuang Pham, Antoine Senellart, Dan Berrebbi, Josep Crego, Jean Senellart

다중 도메인 기계 번역 다시 방문

기계 번역 시스템을 구축할 때, 종종 훈련에서 이종 병렬 데이터 세트를 최대한 활용하고 테스트에서 예상치 못한 도메인의 입력을 강력하게 처리해야 한다. 이러한 다중 영역 시나리오는 최근 전이 학습이라는 일반적 우산에 해당하는 많은 작업을 끌어들였다. 이 연구에서 우리는 ...을 재검토한다. 계속보기...

MinhQuang Pham, Josep Maria Crego , François Yvon

도메인 용어를 신경 기계 번역에 통합

이 논문은 특정 도메인에 번역을 동적으로 적응시키기 위한 일반적인 산업 관행인 신경 기계 번역(Neural Machine Translation)으로의 용어 통합에 대한 기존 작업을 확장한다. 형태학적 주석으로 보완된 자리 표시자의 사용을 기반으로 하는 우리의 방법은 표면 일반화를 능가하는 상징적 지식을 다루는 신경망의 능력을 효율적으로 활용한다. 계속보기...

엘리스 미숑, 조셉 마리아 크레고, 장 세넬라트

다중 도메인 신경기계 번역을 위한 잔여 어댑터에 관한 연구

도메인 적응은 기계 번역 시스템의 오래된 골치 아픈 문제이다. 감독된 적응에 대한 가장 일반적인 접근법이자 성공적인 접근법은 도메인 내 병렬 데이터로 베이스라인 시스템을 미세 조정하는 것이다. 그러나 표준 미세 조정은 모든 네트워크 매개 변수를 수정하므로 이 접근 방식은 계산 비용이 많이 들고 과적합하기 쉽다. 최근에 나온 가벼운 접근법은 오히려 ...을 강화한다. 계속보기...

MinhQuang Pham, Josep Maria Crego, François Yvon, Jean Senellart

프라이밍 신경 기계 번역

프라이밍은 반응의 처리에 영향을 미치기 위해 하나의 자극(cue)의 사전 제시를 기반으로 하는 잘 알려져 있고 연구된 심리 현상이다. 본 논문에서는 신경기계번역(Neural Machine Translation, NMT)의 맥락에서 프라이밍의 과정을 모방하는 프레임워크를 제안한다. 우리는 ...와 유사한 번역의 효과를 평가한다. 계속보기...

MinhQuang Pham, Jitao Xu, Josep Maria Crego, François Yvon, Jean Senellart

OpenNMT를 사용한 효율적이고 고품질 신경기계 번역

이 문서에서는 WNGT 2020 효율성 공유 작업에 대한 OpenNMT 제출에 대해 설명합니다. 우리는 교사-학생 설정에서 훈련된 다양한 크기의 변압기 모델의 훈련과 가속을 탐구한다. 또한 종속성이 거의 없는 빠른 CPU 및 GPU 디코딩을 가능하게 하는 맞춤형 최적화된 C++ 추론 엔진을 제시합니다. 추가 최적화 기능 결합... 계속보기...

기욤 클라인, 다쿤 장, 클레망 초우, 조세프 크레고, 장 세넬라르

유사한 번역을 통해 뉴럴 머신 번역을 강화합니다.

이 프레젠테이션은 인간 번역자가 퍼지 매치를 사용하는 것과 유사한 방식으로 유사한 번역을 사용하기 위한 신경 기계 번역의 데이터 증강 방법을 보여준다. 우리는 퍼지 매치의 소스 면과 타겟 면 모두에 대한 정보를 신경 모델에 단순히 공급하는 방법을 보여주고 유사성을 확장하여 다음을 포함시킵니다. 계속보기...

지타오 슈, 조세프 크레고, 장 세넬라르

다중 도메인 기계 번역을 위한 일반 및 특수 단어 임베딩

지도 기계 번역은 기차와 테스트 데이터가 동일한 분포에서 샘플링될 때 잘 작동한다. 그렇지 않을 때, 적응 기법은 영역 외 텍스트로부터 학습된 지식이 영역 내 문장으로 일반화되는 것을 보장하는 데 도움이 된다. 우리는 여기서 도메인의 수가 잠재적으로 크고 ... 계속보기...

Minh Quang Pham, Josep Crego, Jean Senellart, 프랑수아 이본