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#1機器翻譯的反事實學習:退化問題與解決方案Analysis of degeneracies in inverse propensity scoring for offline machine translation learning from deterministic logs, with proposed solutions and formal insights.
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#2阿拉伯語神經機器翻譯首項成果:分析與洞見分析神經機器翻譯首次應用於阿拉伯語嘅表現,同基於短語嘅系統比較,並評估預處理效果。
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#3運用大型語言模型引導多語言語義解析器:分析與框架分析使用LLM對英文語義解析數據集進行少量樣本翻譯以訓練多語言解析器,在50種語言上超越翻譯-訓練基線。
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#4神經機器翻譯:從基礎到進階架構嘅全面指南深入探討神經機器翻譯,涵蓋其歷史、核心神經網絡概念、語言建模、編碼器-解碼器架構、改進技術同未來挑戰。
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#5領域專門化:一種神經機器翻譯嘅後訓練適應方法分析一種新穎嘅NMT後訓練領域適應方法,探討增量專門化、實驗結果同未來應用。
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#6法律翻譯培訓專業化:前景與機遇分析法律翻譯培訓嘅挑戰同機遇,探討更新嘅培訓模式、科技融合,以及翻譯員作為跨文化調解者嘅角色演變。
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#7翻譯倫理維基化:專業守則 vs 社群實踐分析專業翻譯倫理守則點樣應用喺眾包、粉絲翻譯同開源軟件本地化等非專業場景,突顯差異同創新之處。
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#8重新思考翻譯記憶增強神經機器翻譯:從方差-偏差視角出發從概率檢索視角同方差-偏差分解分析TM增強NMT,提出方法解決高低資源場景下嘅矛盾表現。
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#9全球化商業環境下翻譯員同傳譯員角色嘅演變分析全球化同科技點樣重新定義翻譯需求,將翻譯員定位為文化調解人同戰略性商業資產。
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#10變分神經機器翻譯:語義建模嘅概率框架分析一種用於神經機器翻譯嘅變分編碼器-解碼器模型,該模型引入連續潛在變量來顯式建模底層語義,從而提升翻譯質量。
最後更新: 2026-01-08 22:51:08