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机器翻译的 9 个亮点 — AMTA 2022 的期待

美洲机器翻译协会发布了 2022 年会议的计划。今年行业盛会的论文代表了机器翻译的创新——无论是在科学方面还是在实施工艺方面。 

AMTA 2022 的论文主题涵盖机器翻译评估、深度学习、数据过滤和操作、低资源模型、机器翻译对业务的影响、特定领域的机器翻译、手语机器翻译、聊天翻译、搜索翻译、机器翻译质量的非参考模型预测、大型语言模型的用例、机器翻译的可持续性、自动配音和解释以及大规模的政府部署。

我们列出了将在会议上发表的 64 篇论文中的 9 篇重点。 

如何为负责任的人工智能运行治理委员会

论文:机器翻译作为政府高级 AI 部署的原型(Kathryn Baker,美国国防部)

Kathryn Baker 描述了一个真实世界的项目,其中基于开源的 MT 模型被集成到国防部。虽然开源模型和数据在互联网上很容易获得,但政府机构必须非常谨慎和负责地审查它们,考虑使用特定数据源对个人隐私的影响,并了解与其数据集相关的版权问题。该演示文稿涵盖了如何为此目的建立治理委员会,并提出了人工智能模型中公开可用信息的审查流程。吸取的经验教训可以应用于其他 NLP 模型的快速发展。

AMTA 2022

亚马逊在电子商务中的搜索

论文:使用搜索信号改进 MT 以使用选定的翻译记忆进行搜索(Hang Zhang,亚马逊)

电子商务搜索引擎在以主要语言搜索索引之前通过机器翻译搜索查询来实现多语言搜索。Hang Zhang 提出了一种通过首先检查翻译记忆库条目来改进搜索结果的方法,包括当 TM 条目只是客户搜索查询的子字符串时的模糊匹配。秘诀是使用搜索信号选择 TM 条目。

VMware 的 MT 分析

论文:数据分析遇见机器翻译(Allen Che,VMware)

本技术论文描述了构建用于机器翻译的商业智能框架的过程,从收集日常运营数据开始,对其进行清理,然后构建分析以深入了解 MT 质量。Allen Che 将介绍如何构建数据收集矩阵、清理脚本和用于分析的自动化脚本。演示包括不同的可视化报告,例如 Box Polit、标准偏差、平均值、MT 接触点和黄金比例报告。

AMTA 2022

新加坡政府推出 MT

论文:新加坡一起翻译

(Adeline Sim,新加坡通讯部)

这揭示了新加坡努力以四种官方国家语言提供和维护 MT:英语、中文、马来语和泰米尔语。SG Translate Together (SGTT) 门户网站于 2022 年 6 月 27 日推出,其中包含引擎和与翻译相关的新闻。本演讲将简要介绍为与政府通信相关的新加坡本地内容构建 NMT 引擎所采用的方法,以及建立利用集成技术进一步训练新数据的增量学习模型。

工作机口译/配音已到

论文:多模式同声传译原型:谁说了什么

(王小林,美国国家信息与通信技术研究所)和Lingua:解决现场口译和自动配音的场景(内森·安德森,卡内基梅隆大学))

两个演示文稿涵盖了机器翻译会议、现场会议和现场直播的新兴技术。 

内森·安德森(与合著者、AMTA 主席史蒂夫·理查森)介绍了 Lingua,这是一款为耶稣基督后期圣徒教会开发的应用程序,它使用传统的 ASR-MT-TTS 管道执行现场演讲的翻译和自动视频配音. 该应用程序的独特贡献在于,它还可以实时运行,只需几秒钟的轻微延迟即可解释现场演讲,无论是否有源语言脚本的帮助,都可以提高准确性。 

来自日本 NICT 的 Xiaolin Wang 专注于将视频流中的短语归因于演讲者。传统的同声传译系统仅以字幕的形式呈现“所说的内容”,而提出的 NICT 多模态系统使用图像来识别每个句子的说话者,然后用说话者的文本标签和面部图标对其翻译进行注释,让用户快速了解场景。 

XSTS — 一种新的人工评估指标

跨语言对机器翻译的一致人工评估(Philipp Koehn,约翰霍普金斯大学)

鉴于人工评估者之间的高度可变性,部分原因是对不同语言对的翻译质量的主观期望,通过人工评估为机器翻译系统获得有意义的质量分数仍然是一个挑战。 

包括约翰霍普金斯大学的 Philipp Koehn 和由 Francisco Guzman、Daniel Licht、Cynthia Gao、Janice Lam 和 Mona Diab 组成的 META 团队在内的研究小组提出了一种新的衡量标准来解决这个问题。XSTS 专注于语义等价性和跨语言校准方法,可实现更一致的评估。该指标的有效性在多达 14 种语言对的大规模评估研究中得到证明,包括英语翻译。

AMTA 2022

神经机器翻译速度提高 25%

论文:基于 GPU 的多语言机器翻译聚类的快速词汇投影方法(Hossam Amer,Microsoft)

这篇科学论文提出了一种通过对在 GPU 上使用变压器架构的系统进行聚类来提高神经机器翻译速度的方法。不相交的集群用于词汇投影的词汇列要小得多。在翻译时,新方法在词汇投影期间预测隐藏上下文向量的聚类和候选活动标记。本文还分析了在多语言环境中构建这些集群的不同方法。 

结果:在保持质量的同时整体加速了 25%。词汇投影步骤本身快 2.6 倍。

MT 翻译成它从未见过的语言

论文:通过词汇替换和神经元选择使大型多语言机器翻译模型适应看不见的低资源语言(Mohamed A Abdelghaffar,开罗德国大学)

NMT 神经网络可以翻译成它以前从未见过的语言吗?在这篇论文中,开罗的一个研究小组提出了一种使用大型多语言机器翻译模型及其来自高资源语言 (HRL) 的训练数据来理解模型训练中未包含的低资源语言的方法。他们使用神经元排序分析来选择对 HRL 影响最大的神经元,并仅微调深度神经网络神经元的这个子集。该小组声称,他们的方法在零样本和更强的基线上都得到了改进,直接将低资源数据上的模型微调了多达 3 个 BLEU 点。如果成功,这种方法可以显着提高 MT 对于资源非常少的语言的可用性。 

加拿大政府采用 MT

与机器携手<Hand>:质量路线图(Caroline-Soledad Mallette,翻译局)

加拿大政府翻译局是致力于翻译的最大政府机构之一。在过去的几年里,他们一直在对其技术基础设施进行现代化改造并制定人工智能战略。通过一系列概念验证以及反复试验,一条通向未来的清晰道路正在形成。 

翻译局的创新总监 Caroline-Soledad Mallette 讲述了吸取的经验教训,调查了这片土地,并概述了为技术增强语言服务提供适应性、最合适的解决方案的最佳实践。 

在此处注册 AMTA-2022。

关于 AMTA

美洲机器翻译协会 (AMTA) 成立于 1991 年,是美洲国际机器翻译协会的分会,在亚洲 (AAMT) 和欧洲 (EAMT) 设有姐妹协会。它们共同代表了致力于机器翻译的最重要的全球社区。该协会两年一次的会议 AMTA 2022 将于 9 月 12 日至 16 日在佛罗里达州奥兰多举行。 


迪朗翻译如何保证翻译质量?

迪朗上海翻译公司是一家正规的上海认证翻译机构,迪朗翻译将质量看做是企业的生命,我们通过以下几方面来保证我们自始至终为客户提供着高质量的翻译服务: 项目资源不仅包括译员,还包括从事翻译校对、页面布局、质量控制、编辑和语料库采编和建立的翻译辅助人员,项目经理是整个翻译团队的负责人,负责项目小组的组建、协调和管控。我们的所有翻译都拥有全国翻译专业资格(水平)证书,同时都具备五年以上的翻译经验。全国翻译专业资格(水平)考试(China Accreditation Test for Translators and Interpreters – CATTI)是受国家人力资源和社会保障部委托,由中国外文出版发行事业局(China Foreign Languages Publishing Administration)负责实施与管理的一项职业资格考试,已经纳入国家职业资格证书制度,是一项在全国实行的、统一的、面向全社会的翻译专业资格(水平)认证,是对参试人员口译或笔译方面双语互译能力和水平的评价与认定。翻译专业资格(水平)考试开设多个语种,包括英、日、俄、德、法、西班牙、阿拉伯等语种,各语种分设四个级别。考试等级划分与专业能力如下:

1 资深翻译:
长期从事翻译工作,具有广博科学文化知识和国内领先水平的双语互译能力,能够解决翻译工作中的重大疑难问题,在理论和实践上对翻译事业的发展和人才培养作出重大贡献。
2 一级口译、笔译翻译:
具有较为丰富的科学文化知识和较高的双语互译能力,能胜任范围较广、难度较大的翻译工作,能够解决翻译工作中的疑难问题,能够担任重要国际会议的口译或译文定稿工作。
3 二级口译、笔译翻译:
具有一定的科学文化知识和良好的双语互译能力,能胜任一定范围、一定难度的翻译工作。
4 三级口译、笔译翻译:
具有基本的科学文化知识和一般的双语互译能力,能完成一般的翻译工作。
人事部翻译专业资格证书三级 人事部翻译专业资格证书二级

 

 

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