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对抗神经机器翻译:GAN+NMT 模型,中国研究者显著提升机翻质量

今天介绍的是中山大学、中国科技大学、微软亚洲研究院与广东省信息安全技术重点实验室合作完成的一项研究。 第一作者 Lijun Wu 来自中山大学数据与计算机科学学院,二作 Yingce Xia 是中国科技大学,Li Zhao、Fei Tian、Tao Qin 都属于微软亚洲研究院,Jianhuang Lai、Tie-Yan Liu 则是广东省信息安全技术重点实验室的研究人员。Jianhuang Lai 同时也属于中山大学数据与计算机科学学院。 作者认为,最新的 NMT 系统虽然相比以前的统计机器翻译(SMT)性能有了显著提升,但翻译质量还有很大的改进空间。作者认为,其中一个主要原因是 NMT 在训练时通常采用最大似然估计(MLE)原理,换句话说,也就是尽可能将机器生成的译文与人类对源语的翻译进行匹配(maximize the proba

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