Naver Labs Europe 面向 WMT19 机器翻译鲁棒性任务的系统
计算与语言
2019-07-16 v1
摘要
本文描述了我们提交至 WMT19 机器翻译鲁棒性任务的系统。该任务旨在提升 MT 对社交媒体中噪声(如非正式语言、拼写错误及其他正字法变体)的鲁棒性。组织者提供了从社交媒体网站抽取的平行数据,涉及两个语言对:法英与日英(均为双向翻译)。目标是在来自同一来源的未见测试集上,依据自动指标(BLEU)与人工评估取得最佳分数。我们为每个翻译方向提出了一个单系统与 one ensemble system。根据 BLEU 评估,我们的集成模型在所有语言对中排名第一。我们讨论了所做的预处理选择,并展示了针对噪声鲁棒性与领域自适应的解决方案。
引用
@article{arxiv.1907.06488,
title = {Naver Labs Europe's Systems for the WMT19 Machine Translation Robustness Task},
author = {Alexandre Bérard and Ioan Calapodescu and Claude Roux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.06488},
year = {2019}
}
备注
WMT 2019 - Shared Task Paper