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#1機器翻譯中的反事實學習: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的首項成果:分析與洞見分析神經機器翻譯首次應用於阿拉伯語的表現,與基於短語的系統進行比較,並評估預處理的影響。
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#3運用大型語言模型引導多語言語意解析器:分析與框架分析使用LLM對英語語意解析資料集進行少量樣本翻譯以訓練多語言解析器,在50種語言上超越傳統翻譯-訓練基線方法。
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#4神經機器翻譯:從基礎到進階架構的完整指南深入探討神經機器翻譯,涵蓋其歷史、核心神經網路概念、語言模型、編碼器-解碼器架構、改進方法及未來挑戰。
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#5領域專精化:一種神經機器翻譯的訓練後適應方法分析一種新穎的NMT訓練後領域適應方法,探討增量專精化、實驗結果與未來應用。
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#6法律翻譯人才培訓的專業化:前景與機遇分析法律翻譯培訓的挑戰與機遇,探討更新模式、技術整合,以及譯者作為跨文化中介者角色的演變。
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#7翻譯倫理維基化:專業守則與社群實踐的對比分析專業翻譯倫理守則如何適用於眾包、粉絲翻譯及自由軟體在地化等非專業情境,突顯其差異與創新之處。
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#8重新思考翻譯記憶體增強型神經機器翻譯:從變異數-偏誤視角出發從機率檢索視角與變異數-偏誤分解分析TM增強型NMT,提出方法解決其在高低資源情境下的矛盾效能。
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#9全球化商業環境中譯者與口譯員角色的演變分析全球化與科技如何重新定義翻譯需求,將譯者定位為文化中介者與策略性商業資產。
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#10變分神經機器翻譯:語義建模的機率框架分析一種用於神經機器翻譯的變分編碼器-解碼器模型,該模型引入連續潛在變數來顯式建模底層語義,從而提升翻譯品質。
最後更新: 2026-01-10 08:30:07