SJTU-NICT面向WMT20新闻翻译任务的监督与无监督神经机器翻译系统
计算与语言
2020-10-13 v1
摘要
本文介绍了我们联合团队SJTU-NICT参与WMT 2020机器翻译共享任务的情况。在该共享任务中，我们参与了三个语言对的四个翻译方向：英中、英波在监督机器翻译赛道，德-上索布语在低资源与无监督机器翻译赛道。基于语言对的不同条件，我们试验了多种神经机器翻译（NMT）技术：文档增强NMT、XLM预训练语言模型增强NMT、双向翻译作为预训练、基于参考语言的无监督NMT（UNMT）、数据依赖高斯先验目标，以及BT-BLEU协同过滤自训练。我们还使用TF-IDF算法过滤训练集，获得与测试集领域更相似的数据集用于微调。在我们的提交中，主要系统在英到中、波到英、德到上索布语翻译方向上获得第一。
引用
@article{arxiv.2010.05122,
title = {SJTU-NICT's Supervised and Unsupervised Neural Machine Translation Systems for the WMT20 News Translation Task},
author = {Zuchao Li and Hai Zhao and Rui Wang and Kehai Chen and Masao Utiyama and Eiichiro Sumita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05122},
year = {2020}
}
备注
WMT20