العظة المرئية وتصحيح الأخطاء لترجمة الترجمة

نماذج الترجمة الآلية العصبية حساسة للضوضاء في نصوص الإدخال، مثل كلمات أخطاء إملائية والإنشاءات غير الرسمية.تفشل تقنيات المتانة الحالية عموما عند مواجهة أنواع غير مرئية من الضوضاء وأدائها تتحلل من النصوص النظيفة.في هذه الورقة، نركز على ثلاثة أنواع من الضوضاء الواقعية التي يتم إنشاؤها عادة من قبل البشر وإدخال فكرة السياق البصري لتحسين متانة الترجمة للنصوص الصاخبة.بالإضافة إلى ذلك، نصف نظام تدريب تصحيح خطأ رواية يمكن استخدامه كمهمة مساعدة لزيادة تحسين متانة الترجمة.تظهر تجارب الترجمة الإنجليزية والفرنسية والإنجليزية - الألمانية أن كل من مكونات تصحيح الأخطاء المتعددة الوسائط والخروج تعمل على تحسين متانة النموذج للنصوص الصاخبة، بينما لا تزال تحتفظ بجودة الترجمة على النصوص النظيفة.

ما وراء طرف جبل الجليد: تقييم تماسك نصوص النصوص

نظرا لأن طرازات لغة واسعة النطاق مدربة مسبقا تحقق دقة على المستوى البشري والأخبار الدقة على مهام فهم اللغة الحالية، دعت التحيز الإحصائي في البيانات القياسية والدراسات التحقيق مؤخرا إلى قدراتهم الحقيقية.للحصول على تقييم أكثر إعلانية من الدقة بشأن مهام تصنيف النص يمكن أن تقدم، نقترح تقييم أنظمة من خلال مقياس جديد لتماسك التنبؤ.نحن نطبق إطار عملنا على اثنين من التفاهم مع المعايير ذات الخصائص المختلفة لإظهار تنوعه.تبين نتائجنا التجريبية أن إطار التقييم هذا، على الرغم من بسيطة في الأفكار والتنفيذ، هو إجراء سريع وفعال وتنوعا لتوفير نظرة ثاقبة في تماسك تنبؤات الآلات.