自然语言处理 Paddle NLP - 机器同传技术及应用-理论

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 自然语言处理 Paddle NLP - 机器同传技术及应用-理论

机器同传技术及应用

  1. 从机器翻译到机器同传
  2. 同传关键问题与解决方案
  3. 中英语音翻译数据集——BSTC
  4. 同传研究和落地问题探讨

从机器翻译到机器同传

信息传递效率高:3-4秒延迟

任务难度大:15-20分钟需要休息

  • 源语言:监听、记忆、理解
  • 目标语言:组织、修正、表达



同传关键问题与解决方案

  • 难点一、语音识别错误带来噪声
  • 难点二、平衡翻译效果和时延的Policy

同传模型举例——以信息单元为粒度的同传模型

同传关键问题与解决方案

语音识别错误带来噪声 => 更鲁棒的ASR

高翻译准确和低延时之间矛盾 => Policy

平衡翻译质量与延时——Policy

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/examples/simultaneous_translation/stacl/

中英语音翻译数据集——BSTC

同传研究和落地问题探讨

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