S公司安盛R（右）&D类研究所P（P）在WMT公司2023

简·克里斯蒂安·布莱斯·克鲁兹

摘要
本文针对WMT 2023通用翻译任务的两个方向：en->he和he->en，描述了三星菲律宾研发院的受限提交系统。我们的系统由基于Transformer的序列到序列模型组成，这些模型采用多种最佳实践进行训练：综合数据预处理管道、合成回译数据以及在线解码期间使用噪声信道重新排序。尽管FLORES-200和NTREX-128这两个公共基准的参数明显较少，但我们的模型的性能与mBART50 M2M和NLLB 200 MoE等强基线无约束系统相当，有时甚至优于后者。
选集ID：
2023年wmt-1.6
体积：
第八届机器翻译会议记录
月份：
十二月
年份：
2023
地址：
新加坡
编辑：
菲利普·科恩,巴里·哈多,汤姆·科米,克里斯托夫·蒙兹
地点：
WMT公司
SIG公司：
SIGMT公司
出版商：
计算语言学协会
注：
页码：
103–109
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.wmt-1.6
内政部：
10.18653/v1/2023.wmt-1.6
比比键：
引用（ACL）：
简·克里斯蒂安·布莱斯·克鲁兹（Jan Christian Blaise Cruz）。2023WMT 2023菲律宾三星研发院.英寸第八届机器翻译会议记录，第103–109页，新加坡。计算语言学协会。
引用（非正式）：
WMT 2023菲律宾三星研发院（克鲁兹，WMT 2023）
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https://aclantology.org/2023.wmt-1.6.pdf
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