自然语言处理 Paddle NLP - 机器同传技术及应用-理论

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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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