文档级上下文驱动的Transformer翻译提升

本文探讨了如何通过改进Transformer翻译模型以更好地利用文档级上下文。Transformer模型，由Vaswani等人在2017年提出，因其在多种翻译任务中的出色表现而备受瞩目。然而，Transformer的局限在于它主要是在句子层面进行翻译，忽视了文档内部的上下文关联，这可能导致在处理某些不确定性和依赖性较强的语言现象时表现欠佳。 作者团队提出了一个新的上下文编码器，该编码器旨在捕捉文档级别的语义信息，这在处理长距离依赖和跨句连贯性方面具有重要意义。他们意识到大规模的文档级平行语料库相对稀缺，因此设计了一种两步训练策略，即首先利用丰富的句子级平行语料库进行预训练，然后通过有限的文档级数据进行微调，以充分挖掘文档上下文的价值。 在实验部分，研究者在NIST汉-英数据集和IWSLT法语-英语数据集上进行了实验，结果显示，他们的方法显著提升了Transformer模型的翻译质量。实验结果表明，文档级上下文对翻译效果的提升是明显的，特别是在处理那些需要考虑前后文语境的复杂翻译任务时。 这篇论文的主要贡献是通过创新的上下文编码器和训练策略，将文档级上下文有效地整合到Transformer模型中，从而弥补了其原有的不足，展示了在实际翻译应用中，考虑文档整体结构的重要性。这种改进有助于提高机器翻译系统的准确性和流畅度，使得Transformer能够在处理多文档场景时展现出更强的翻译能力。