使用数据中心方法和即时工程改进形式敏感的机器翻译

Seungjun Lee先生,Hyeonseok Moon公司,Chanjun公园,Heuiseok Lim公司

摘要
在本文中，我们介绍了KU x Upstage团队提交的口语翻译形式控制特别任务，该任务涉及将英语翻译成具有不同语法形式标记的四种语言。我们的方法包括两个主要部分：1）特定于语言的数据驱动方法，以及2）通过使用大规模语言模型和经验性的提示工程生成合成数据。通过调整方法和模型来适应每种语言的独特语言属性，我们观察到，相对于基线，性能显著提高，证实了数据驱动方法的有效性提高。此外，我们设计的即时工程策略产生了优秀的综合翻译实例。
选集ID：
2023.iwslt-1.40年
体积：
第20届国际口语翻译大会（IWSLT 2023）会议记录
月份：
七月
年份：
2023
地址：
加拿大多伦多（现场和在线）
编辑：
伊丽莎白·塞尔斯基,马塞洛·费德里科,海洋木瓜
地点：
IWSLT公司
SIG公司：
信号
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
420–432
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.iwslt-1.40
内政部：
10.18653/v1/2023.iwslt-1.40
比比键：
引用（ACL）：
Seungjun Lee、Hyeonseok Moon、Chanjun Park和Heuiseok Lim。2023使用数据中心方法和即时工程改进形式敏感的机器翻译.英寸第20届国际口语翻译大会（IWSLT 2023）会议记录，第420-432页，加拿大多伦多（同人和在线）。计算语言学协会。
引用（非正式）：
使用数据中心方法和即时工程改进形式敏感的机器翻译（Lee等人，IWSLT 2023）
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