合成翻译能否提升双语文本质量？

合成翻译已被广泛用于各类 NLP 任务，主要作为数据增强手段。本工作则探讨如何利用合成翻译来修订挖掘所得双语文本中可能存在缺陷的参考翻译。我们发现，当基于一个有助于缓解 NMT（神经机器翻译）噪声的语义等价分类器来替换原始译文时，合成样本可在无任何额外双语监督的情况下改善双语文本质量。修订后双语文本质量的提升已通过人工评估从内部得到确认，并通过双语归纳与 MT（机器翻译）任务从外部得到证实。