Neural machine translation (NMT) with recurrent neural networks, has proven to be an
effective technique for end-to-end machine translation. However, in spite of its promising …

Word reordering is one of the most difficult aspects of statistical machine translation (SMT),
and an important factor of its quality and efficiency. Despite the vast amount of research …

Recurrent neural networks are extremely appealing for sequence-to-sequence learning
tasks. Despite their great success, they typically suffer from a shortcoming: they are prone to …

2. 瓦祐希, Chenhui Chu, 荒瀬由紀. ニューラル機械翻訳における事前並び替えの影響分析.
言語処理学会年次大会, pp. 1455–1458, 2019 年 3 月. 3. 瓦祐希, Chenhui Chu, 荒瀬由紀 …

抄録 統計的機械翻訳において, 原言語と目的言語における語順の違いは翻訳精度に大きく影響
することが知られている. この問題に対して, 翻訳器に入力する前に原言語の語順を並び替える事前 …

抄録 統計的機械翻訳において, 特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られない場合,
中間言語を用いたピボット翻訳が有効な手法の一つである. 複数のピボット翻訳手法が考案されて …

In Transformer-based neural machine translation (NMT), the positional encoding
mechanism helps the self-attention networks to learn the source representation with order …

論文抄録 統計的機械翻訳において, 特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られない場合
, 中間言語を用いたピボット翻訳が有効な解法の一つである. フレーズベース翻訳のためのピボット …

In statistical machine translation, the pivot translation approach allows for translation of
language pairs with little or no parallel data by introducing a third language for which data …

This article proposes a new distortion model for phrase-based statistical machine
translation. In decoding, a distortion model estimates the source word position to be …