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TOOL · CL_229185 · Sep 1 · 04:00

新框架利用多参考数据增强文学机器翻译

研究人员开发了一个框架，通过利用多参考数据集来改进文学机器翻译。他们的方法根据语义相似性过滤这些数据集，以识别有意义但忠实于源文本的变体。研究发现，使用中高语义相似性数据微调翻译模型比使用低相似性数据或整个未过滤数据集能产生更好的结果。虽然合成翻译具有成本效益，但研究表明，在自动指标和人类评估方面，使用人类专家翻译进行微调仍然优于合成增强数据。