تقدم هذه الورقة تقديم مركز خدمات Translate Huawei (HW-TSC) إلى مهمة مشتركة من WMT 2021.نشارك في 7 أزواج لغوية، بما في ذلك ZH / EN، DE / EN، JA / en، HA / EN، هي / EN، HI / BN، و XH / ZU في كلا الاتجاهين تحت الحالة المقيدة.نحن نستخدم بنية المحولات والحصول على أفضل أداء عبر المتغيرات المتعددة بأحجام أكبر معلمة.نحن نقوم بتنفيذ ما قبل المعالجة المفصلة والتصفية على مجموعات بيانات ثنائية اللغة وأنتجة على نطاق واسع.يتم استخدام العديد من الاستراتيجيات الشائعة الاستخدام لتدريب نماذجنا، مثل الترجمة الخلفية، الترجمة الأمامية، الترجمة إلى الأمام، الترجمة متعددة اللغات، تقطير المعرفة الفرعية، إلخ. يحصل تقديمنا نتائج تنافسية في التقييم النهائي.
This paper presents the submission of Huawei Translate Services Center (HW-TSC) to the WMT 2021 News Translation Shared Task. We participate in 7 language pairs, including Zh/En, De/En, Ja/En, Ha/En, Is/En, Hi/Bn, and Xh/Zu in both directions under the constrained condition. We use Transformer architecture and obtain the best performance via multiple variants with larger parameter sizes. We perform detailed pre-processing and filtering on the provided large-scale bilingual and monolingual datasets. Several commonly used strategies are used to train our models, such as Back Translation, Forward Translation, Multilingual Translation, Ensemble Knowledge Distillation, etc. Our submission obtains competitive results in the final evaluation.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تقدم هذه الورقة تقديم مركز خدمات الترجمة Huawei (HW-TSC) إلى مهمة مشتركة من WMT 2021.نستكشف تقنية تقطير الطالبات على مستوى الجملة وتدريب العديد من النماذج الصغيرة التي تجد التوازن بين الكفاءة والجودة.تتميز نماذجنا بمثابة تشفير عميق ومكتشف ضحل وخفيف ا
تقدم هذه الورقة عملنا في مهمة تقدير الجودة WMT 2021 (QE).لقد شاركنا في جميع المهام الفرعية الثلاثة، بما في ذلك مهمة التقييم المباشر على مستوى الجملة، والكلمة ومهمة جهود جهود ما بعد التحرير للكلمة وحكم الجملة ومهمة الكشف عن الأخطاء الحرجة، في جميع أزو
تقدم هذه الورقة تقديم مركز خدمة الترجمة Huawei (HW-TSC) إلى المهمة المشتركة MT Triangular 2021.نشارك في المهمة الروسية إلى الصينية بموجب الحالة المقيدة.نحن نستخدم بنية المحولات والحصول على أفضل أداء عبر متغير بأحجام أكبر معلمة.نقوم بإجراء بيانات مفصل
تصف هذه الورقة تقديم Lingua Custodia إلى المهمة المشتركة WMT21 على الترجمة الآلية باستخدام المصطلحات.نحن نعتبر ثلاث اتجاهات، وهي الإنجليزية إلى الفرنسية والروسية والصينية.نحن نعتمد على بنية قائمة على المحولات كمنظمة بناء، ونحن نستكشف طريقة تقدم تغيير
تحديات مهمة كفاءة ترجمة الآلات التي تحديات المشاركين لجعل أنظمتهم أسرع وأصغر مع الحد الأدنى من التأثير على جودة الترجمة.ما مقدار الجودة للتضحية بالكفاءة يعتمد على التطبيق، لذلك تم تشجيع المشاركين على تقديم عروض متعددة تغطي مساحة المقاضيات.في المجموع،