
弗雷德里克·布莱恩
人员信息
附属: 英国伍尔弗汉普顿大学 隶属关系(前): 法国勒芒缅因大学
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2020年–今天
2025 
[公元44年] 海洋木瓜 , 奥姆里·阿舍尔 , 卡利卡-巴厘岛 , 路易斯·本蒂沃格利 , 弗雷德里克·布莱恩 , 林恩·鲍克 , Monojit Choudhury公司 , 哈尔·达美三世 , 杜凯文(Kevin Duh) , 葛高 , 阿尔文·格里索姆二世 , 马尔泽娜·卡宾斯卡 , 伊莱恩·C·孔 , 威廉·刘易斯 , 安德烈·F·T·马丁斯 , 玛丽·努敏恩 , 道格拉斯·W·奥德 , 马贾·波波维奇 , 米歇尔·西马德 , 弗朗索瓦·伊冯 :
以人为中心的机器翻译的跨学科方法。 EMNLP公司 2025 : 22859-22879 
[i10] 希亚拉·曼纳 , 阿芙拉·阿里沙希 , 弗雷德里克·布莱恩 , 伊娃·范马森霍夫 :
我们在关注她吗? 研究机器翻译中的性别消歧和注意。 CoRR公司 abs/2505.08546 ( 2025 ) 
[第九章] 海洋木瓜 , 奥姆里·阿舍尔 , 卡利卡-巴厘岛 , 路易斯·本蒂沃格利 , 弗雷德里克·布莱恩 , 林恩·鲍克 , Monojit Choudhury公司 , 哈尔·达美三世 , 杜凯文(Kevin Duh) , 葛高 , 阿尔文·格里索姆二世 , 马尔泽娜·卡宾斯卡 , 伊莱恩·C·孔 , 威廉·刘易斯 , 安德烈·F·T·马丁斯 , 玛丽·努敏恩 , 道格拉斯·W·奥德 , 马贾·波波维奇 , 米歇尔·西马德 , 弗朗索瓦·伊冯 :
以人为中心的机器翻译的跨学科方法。 CoRR公司 abs/2506.13468 ( 2025 ) 2024 
[公元43年] 安娜·比阿特丽斯·迪马斯·富塔多(Anna Beatriz Dimas Furtado) , 塔林杜·拉纳辛格 , 弗雷德里克·布莱恩 , 鲁斯兰·米特科夫 :
DORE:葡萄牙语定义生成的数据集。 LREC/冷却 2024 : 5315-5322 
[c42] 卡尼什卡·席尔瓦 , 英戈·弗罗姆霍尔茨 , Burcu罐头 , 弗雷德里克·布莱恩 , 拉希姆·萨瓦尔 , 劳拉·乌戈里尼 :
伪造的GAN-BERT:LLM生成的伪造小说的作者归属。 EACL(学生研究研讨会) 2024 : 325-337 
[公元41年] 钱申斌 , Archchana Sindhujan大主教 
, 米妮·卡布拉 , 迪普特斯·卡诺西亚 
, 康斯坦丁·奥拉桑 
, 塔林杜·拉纳辛格 , 弗雷德里克·布莱恩 
:
大型语言模型需要什么来进行机器翻译评估? EMNLP公司 2024 : 3660-3674 
[公元40年] 马库斯·弗雷塔格 , 尼提卡·马图尔 , 丹尼尔·多伊奇 , Chi-kiu Lo公司 , Eleftherios Avramidis公司 , 里卡多·雷 
, 布赖恩·汤普森 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 汤姆·科米 , 王佳怡 , 大卫·伊菲奥卢瓦·阿德拉尼 , 玛丽安娜·布奇奇奥 , 克莱苏拉·泽瓦 
, 阿隆·拉维 :
LLM是否打破了MT指标? WMT24指标共享任务的结果。 WMT公司 2024 : 47-81 
[公元39年] 克莱苏拉·泽瓦 
, 弗雷德里克·布莱恩 
, JoséGuilherme Camargo de Souza公司 , 迪普特斯·卡诺西亚 , Sourabh Dattatray Deoghare公司 , 努诺·米盖尔·格雷罗 , 朱塞佩·阿塔纳西奥 , 里卡多·雷 
, 康斯坦丁·奥拉桑 
, 马泰奥·内格里 , 马可·图尔奇 , 拉金·查特吉 , 普什巴克·巴塔查里亚 , 马库斯·弗雷塔格 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
WMT 2024质量评估共享任务的发现:LLM正在缩小量化宽松的差距吗? WMT公司 2024 : 82-109 
[i8] 安娜·比阿特丽斯·迪马斯·富塔多(Anna Beatriz Dimas Furtado) , 塔林杜·拉纳辛格 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 鲁斯兰·米特科夫 :
DORE:葡萄牙语定义生成的数据集。 CoRR公司 abs/2403.18018 ( 2024 ) 
[i7] 钱申斌 , Archchana Sindhujan大主教 , 米妮·卡布拉 , 迪普特斯·卡诺西亚 , 康斯坦丁·奥拉桑 , 塔林杜·拉纳辛格 , 弗雷德里克·布莱恩 :
大型语言模型需要什么来进行机器翻译评估? CoRR公司 abs/2410.03278 ( 2024 ) 2023 
[公元38年] 卡尼什卡·席尔瓦 
, Burcu罐头 , 弗雷德里克·布莱恩 , 拉希姆·萨瓦尔 , 劳拉·乌戈里尼 , 鲁斯兰·米特科夫 :
使用甘伯特对19世纪末小说的作者归属。 ACL(学生) 2023 : 310-320 
[公元37年] Javad PourMostafa Roshan Sharami公司 , 迪米塔尔·施特里奥诺夫 , 弗雷德里克·布莱恩 , 伊娃·范马森霍夫 , 米雷拉·德·西斯托 , 克里斯·埃默里 , 彼得·斯普龙克 :
为机器翻译质量评估量身定制域适配。 EAMT公司 2023 : 9-20 
[公元36年] Sourabh Dattatray Deoghare公司 , 迪普特斯·卡诺西亚 , 弗雷德里克·布莱恩 , Tharindu Ranasinghe , 普什巴克·巴塔查里亚 :
质量评估辅助的自动后期编辑。 EMNLP(调查结果) 2023 : 1686-1698 
[公元35年] 马库斯·弗雷塔格 , 尼提卡·马图尔 , Chi-kiu Lo公司 , Eleftherios Avramidis公司 , 里卡多·雷 
, 布赖恩·汤普森 , 汤姆·科米 , 弗雷德里克·布莱恩 , 丹尼尔·多伊奇 , 克雷格·斯图尔特 , 克莱苏拉·泽瓦 , 希拉·卡斯蒂略 , 阿隆·拉维 , 乔治·福斯特 :
WMT23指标共享任务的结果:指标可能是有罪的,但参考并非无辜。 WMT公司 2023 : 578-628 
[公元34年] 弗雷德里克·布莱恩 
, 克莱苏拉·泽瓦 , 里卡多·里贝罗 
, 努诺·米盖尔·格雷罗 , 迪普特斯·卡诺西亚 , 何塞·G·C·德·苏扎 
, 比阿特丽斯·席尔瓦 , 塔尼亚·瓦兹 , 严敬轩 , 法特梅赫·阿扎迪 , 康斯坦丁·奥拉桑 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
WMT 2023质量评估共享任务的结果。 WMT公司 2023 : 629-653 
[i6] Javad PourMostafa Roshan Sharami公司 , 迪米塔尔·施特里奥诺夫 , 弗雷德里克·布莱恩 , 伊娃·范马森霍夫 , 米雷拉·德·西斯托 , 克里斯·埃默里 , 彼得·斯普龙克 :
为机器翻译质量评估量身定制域适配。 CoRR公司 abs/2304.08891 ( 2023 ) 2022 
[公元33年] 玛丽娜·福米切娃 , 朔阳 , 埃里克·丰塞卡 , 克莱苏拉·泽瓦 , 弗雷德里克·布莱恩 , 维什拉夫·乔杜里 , 弗朗西斯科·古兹曼 , 尼娜·洛帕蒂娜 , 露西娅·斯佩西亚 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
MLQE-PE:一个多语言质量评估和编辑后数据集。 LREC公司 2022 : 4963-4974 
[公元32年] 克莱苏拉·泽瓦 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 里卡多·雷 , Piyawat Lertvittayakumjorn公司 , 何塞·G·C·德·苏扎 
, 斯蒂芬·艾格 , 迪普特斯·卡诺西亚 , 杜阿尔特·阿尔维斯 , 康斯坦丁·奥拉桑 , 玛丽娜·福米切娃 , 安德烈·F·T·马丁斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
WMT 2022质量评估共享任务的结果。 WMT公司 2022 : 69-99 2021 
[公元31年] 阿米特·加布希耶 , 玛丽娜·福米切娃 , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 弗雷德里克·布莱恩 , 阿比奥拉·奥巴穆伊德 , 尼古拉斯·阿莱特拉斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
质量评估的知识提取。 ACL/IJCNLP(结果) 2021 : 5091-5099 
[公元30年] 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 阿比奥拉·奥巴穆伊德 , 阿米特·加布希耶 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 玛丽娜·福米切娃 , 露西娅·斯佩西亚 :
deepQuest-py:用于质量评估的大型蒸馏模型。 EMNLP(演示) 2021 : 382-389 
[公元29年] 维勒姆·佐哈尔 , 米查尔·诺瓦克 , 马图斯·齐利内克 , Ondrej Bojar , 马特奥·奥布雷冈 , 罗宾·希尔 , 弗雷德里克·布莱恩 , 玛丽娜·福米切娃 , 露西娅·斯佩西亚 , 丽莎·扬科夫斯卡娅 :
反译反馈提高了用户对机器翻译的信心,而不是质量。 NAACL-HLT公司 2021 : 151-161 
[公元28年] 迪普特斯·卡诺西亚 , 玛丽娜·福米切娃 , 塔林杜·拉纳辛格 , 弗雷德里克·布莱恩 , 康斯坦丁·奥拉桑 , 露西娅·斯佩西亚 :
按下正确的按钮:质量评估的对抗性评估。 WMT@EMNLP 2021 : 625-638 
[公元27年] 露西娅·斯佩西亚 , 弗雷德里克·布莱恩 , 玛丽娜·福米切娃 , 克莱苏拉·泽瓦 , 李振浩 , 维什拉夫·乔杜里 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
WMT 2021质量评估共享任务的结果。 WMT@EMNLP 2021 : 684-725 
[i5] 维勒姆·佐哈尔 , 米查尔·诺瓦克 , 马图斯·齐利内克 , Ondrej Bojar公司 , 马特奥·奥布雷冈 , 罗宾·希尔 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 玛丽娜·福米切娃 , 露西娅·斯佩西亚 , 丽莎·扬科夫斯卡娅 :
反译反馈提高了用户对机器翻译的信心,而不是质量。 CoRR公司 abs/2104.05688 ( 2021 ) 
[i4] 阿米特·加布希耶 , 玛丽娜·福米切娃 , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 阿比奥拉·奥巴穆伊德 , 尼古拉斯·阿莱特拉斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
质量评估的知识提取。 CoRR公司 abs/2107.00411 ( 2021 ) 
[i3] 迪普特斯·卡诺西亚 , 玛丽娜·福米切娃 , 塔林杜·拉纳辛格 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 康斯坦丁·奥拉桑 , 露西娅·斯佩西亚 :
按下正确的按钮:质量评估的对抗性评估。 CoRR公司 abs/2109.10859 ( 2021 ) 2020 
[j1] 玛丽娜·福米切娃 , 朔阳 , 丽莎·扬科夫斯卡娅 
, 弗雷德里克·布莱恩 , 弗朗西斯科·古兹曼 , 马克·费舍尔 , 尼古拉斯·阿莱特拉斯 , 维什拉夫·乔杜里 , 露西娅·斯佩西亚 :
神经机器翻译的无监督质量估计。 事务处理。 关联计算。 语言学 8 : 539-555 ( 2020 ) 
[公元26年] 舒·奥卡比 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 露西娅·斯佩西亚 :
机器翻译的多模态质量估计。 国际计算语言学协会 2020 : 1233-1240 
[公元25年] 弗雷德里克·布莱恩 , 尼古拉斯·阿莱特拉斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
质量输入,质量输出:从实际错误中学习。 EAMT公司 2020 : 145-153 
[c24] 朔阳 , 玛丽娜·福米切娃 , 弗雷德里克·布莱恩 , 维什拉夫·乔杜里 , 艾哈迈德·埃尔·基什基 , Adithya Renduchintala公司 , 弗朗西斯科·古兹曼 , 露西娅·斯佩西亚 :
多语言质量评估的探索性研究。 AACL/IJCNLP公司 2020 : 366-377 
【c23】 露西娅·斯佩西亚 , 弗雷德里克·布莱恩 , 玛丽娜·福米切娃 , Erick Rocha Fonseca , 维什拉夫·乔杜里 , 弗朗西斯科·古兹曼 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
WMT 2020质量评估共同任务的结果。 WMT@EMNLP 2020 : 743-764 
[公元22年] 玛丽娜·福米切娃 , 朔阳 , 丽莎·扬科夫斯卡娅 , 弗雷德里克·布莱恩 , 维什拉夫·乔杜里 , 马克·费舍尔 , 弗朗西斯科·古兹曼 , 露西娅·斯佩西亚 :
WMT20质量评估共享任务的BERGAMOT-LATTE提交。 WMT@EMNLP 2020 : 1010-1017 
[i2] 玛丽娜·福米切娃 , 朔阳 , 丽莎·扬科夫斯卡娅 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 弗朗西斯科·古兹曼 , 马克·费舍尔 , 尼古拉斯·阿莱特拉斯 , 维什拉夫·乔杜里 , 露西娅·斯佩西亚 :
神经机器翻译的无监督质量估计。 CoRR公司 abs/2005.10608 ( 2020 ) 
[i1] 玛丽娜·福米切娃 , 朔阳 , 埃里克·丰塞卡 , 克莱苏拉·泽瓦 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 维什拉夫·乔杜里 , 弗朗西斯科·古兹曼 , 尼娜·洛帕蒂娜 , 露西娅·斯佩西亚 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
MLQE-PE:一个多语言质量评估和编辑后数据集。 CoRR公司 abs/2010.04480 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 
【c21】 拉金·查特吉 , 马泰奥·内格里 , 马可·图尔奇 , 弗雷德里克·布莱恩 , 露西娅·斯佩西亚 :
结合质量评估和自动后期编辑来增强机器翻译输出。 AMTA(1) 2018 : 26-38 
[公元20年] 朱莉娅·伊芙 , 弗雷德里克·布莱恩 , 露西娅·斯佩西亚 :
deepQuest:基于神经的质量评估框架。 冷却 2018 : 3146-3157 
[第19条] 露西娅·斯佩西亚 , 弗雷德里克·布莱恩 , 瓦瓦拉·洛加切娃 , 拉蒙·费尔南德斯·阿斯图迪略 , 安德烈·F·T·马丁斯 :
2018年WMT质量评估共享任务的结果。 WMT(共享任务) 2018 : 689-709 
[第18条] 朱莉娅·伊芙 , 卡罗琳娜·斯卡顿 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 露西娅·斯佩西亚 :
WMT18质量评估共享任务的谢菲尔德提交文件。 WMT(共享任务) 2018 : 794-800 2017 
[第17条] 露西娅·斯佩西亚 , 金·哈里斯 , 弗雷德里克·布莱恩 , 阿尔乔沙·伯查特 , 费雯·麦肯坦兹(Vivien Macketanz) , 印古纳·斯卡迪纳 , 马泰奥·内格里 , 马可·图尔奇 :
翻译质量与生产力:丰富形态语言研究。 M摘要(1) 2017 : 55-71 
[第16条] 弗雷德里克·布莱恩 , 露西娅·斯佩西亚 , 普拉纳瓦中央性关节炎 :
探索神经机器翻译中的假设空间。 M摘要(1) 2017 : 282-298 
[第15条] 拉金·查特吉 , 马泰奥·内格里 , 马可·图尔奇 , 马塞洛·费德里科 , 露西娅·斯佩西亚 , 弗雷德里克·布莱恩 :
用外部知识指导神经机器翻译解码。 WMT公司 2017 : 157-168 
[第14条] 扬·托尔斯滕·彼得 , 赫尔曼·奈伊 , Ondrej Bojar公司 , Ngoc-Quan Pham公司 , 简·尼休斯 
, 亚历克斯·魏贝尔 , 弗兰克·伯洛 , 弗朗索瓦·伊冯 , 马西斯·平尼斯 , Valters Sics公司 , 贾斯米恩·巴斯廷斯 , 米盖尔·里奥斯 , 威尔克·阿齐兹 , 菲利普·威廉姆斯 , 弗雷德里克·布莱恩 , 露西娅·斯佩西亚 :
英语到拉脱维亚语的QT21组合机器翻译系统。 WMT公司 2017 : 348-357 
[第13条] 弗雷德里克·布莱恩 , 卡罗琳娜·斯卡顿 , 露西娅·斯佩西亚 :
用于质量评估的双面嵌入。 WMT公司 2017 : 545-550 2016 
[第12条] 弗雷德里克·布莱恩 , 瓦瓦拉·洛加切娃 , 露西娅·斯佩西亚 :
机器翻译错误的短语级分割和标记。 LREC公司 2016 
[第11条] 艾哈迈特·阿克 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 安德烈斯·杜克 , 玛丽娜·福米切娃 , 尤里卡·塞瓦 , 卡西夫·沙阿 , 丹尼尔·贝克 :
美国食品和药物管理局在2016年第二季度的任务1:将不同的现状放在一个盒子里。 塞米瓦尔@NAACL-HLT 2016 : 609-613 
[第10条] 弗雷德里克·布莱恩 , 兴义歌 , 露西娅·斯佩西亚 :
谢菲尔德系统公司的英语-英语WMT翻译任务。 WMT公司 2016 : 259-263 
【c9】 詹·托尔斯滕·彼得 , 塔梅尔·阿尔霍利 , 赫尔曼·奈伊 , 马蒂亚斯·哈克 , 法比安·布劳恩 , 亚历山大·弗雷泽 , 亚历斯·塔姆奇纳 , Ondrej Bojar公司 
, 巴里·哈多 , 里科·森里奇 , 弗雷德里克·布莱恩 
, 露西娅·斯佩西亚 , 简·尼休斯 
, 亚历克斯·魏贝尔 , 亚历山大·阿劳岑 , 劳丽安·奥弗兰特 , 弗兰克·伯洛 , 埃琳娜·克尼亚泽娃 , 托马斯·拉弗根 , 弗朗索瓦·伊冯 , 马西斯·平尼斯 , 斯特拉·弗兰克 :
QT21/HimL组合机器翻译系统。 WMT公司 2016 : 344-355 
【c8】 瓦瓦拉·洛加切娃 , 弗雷德里克·布莱恩 , 露西娅·斯佩西亚 :
USFD的短语级质量评估系统。 WMT公司 2016 : 800-805 2015 
【c7】 弗雷德里克·布莱恩 
, 费提·布加雷斯 , 阿米尔·哈泽姆 , 洛伊克·巴罗 , 霍尔格·施文克 :
统计机器翻译对用户反馈的持续适应。 HLT-NAACL公司 2015 : 1001-1005 
【c6】 卡西夫·沙阿 , 瓦瓦拉·洛加切娃 , 古斯塔沃·帕特佐德 , 弗雷德里克·布莱恩 , 丹尼尔·贝克 , 费提·布加雷斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
SHEF-NN:基于神经网络的翻译质量评估。 WMT@EMNLP 2015 : 342-347 2014 
【c5】 马塞洛·费德里科 , 尼古拉·贝托尔迪 , 毛罗·切托洛 , 马泰奥·内格里 , 马可·图尔奇 , 马可·特隆贝蒂 , 亚历山德罗·卡特兰 , 安东尼奥·法里纳 , 多梅尼科·卢皮内蒂 , 安德烈亚·马丁斯 , 阿尔贝托·马西达 , 霍尔格·施文克 , 洛伊克·巴罗 , 弗雷德里克·布莱恩 , 菲利普·科恩 , 克里斯蒂安·巴克 , 乌尔里希·格尔曼 :
Matecat工具。 COLING(演示) 2014 : 129-132 2013 
【b1】 弗雷德里克·布莱恩 :
变革模式。 (进化翻译模型)。 缅因大学,法国勒芒, 2013 2012 
【c4】 帕特里克·兰伯特 , 让·塞内拉特 , 洛朗·罗马利 , 霍尔格·施文克 , Florian拉链 , 帕特里斯·洛佩兹 , 弗雷德里克·布莱恩 :
科学文本的协作机器翻译服务。 EACL公司 2012 : 11-15 
【c3】 弗雷德里克·布莱恩 , 霍尔格·施文克 , Jean Senellart :
使用翻译信息和编辑后分析进行增量适应。 IWSLT公司 2012 : 229-236 
【c2】 帕特里克·兰伯特 , 霍尔格·施文克 , 弗雷德里克·布莱恩 :
HAL档案中科学文件的自动翻译。 LREC公司 2012 : 3933-3936 2011 
【c1】 弗雷德里克·布莱恩 , 让·塞内拉特 , 霍尔格·施文克 , 米尔科·普利特 , 约翰·罗图里尔 :
高质量机器翻译后编辑的定性分析。 M总结 2011
合著者索引


























