Awesome Simultaneous Translation
1.0.0
该存储库收集了与同时翻译研究有关的数据集和纸张列表。该存储库不断更新...
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2016 PACLIC：同时言语翻译的挑战。 Anoop Sarkar。 [关联]
EMNLP 2020：同时翻译。 Liang Huang，Colin Cherry，Mingbo MA，Naveen Arivazhagan和Zhongjun He。 [关联]
AMTA 2020： Google翻译中的同时语音翻译。杰夫·皮特曼。 [关联]
这是由出版年度组织的同时翻译的纸张清单。
我们还收集了一个由不同类别组织的纸质清单。请参阅此处。
2002 | 2006 | 2007 | 2009 | 2010 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024
统计机器翻译的基于流的翻译模型。 NAACL 2010 。 [PDF]
构造与一致的双语讲座语料库，用于同时进行机器翻译。 LREC 2010 。 [PDF]
优化用于同时语音翻译的细分策略。 ACL 2014 。 [PDF]
同时翻译语料库的收集以进行比较分析。 IREC 2014 。 [PDF]
直到最后的动词等待：同时进行机器翻译的加固学习。 EMNLP 2014 。 [PDF]
同时解释：增量机器翻译和语音综合的时机。 IWSLT 2014 。 [PDF]
流式语音翻译的细分策略。 NAACL 2014 。 [PDF]
同时解释自动解释：用于机器翻译的认知框架的提示。 Hytra 2015 。 [PDF]
通过预测看不见的句法成分，基于语法的同时翻译。 ACL 2015 。 [PDF]
基于语法的重写，用于同时机器翻译。 EMNLP 2015 。 [PDF]
同时解释的有效有效的在线句子细分器。 WAT 2016 。 [PDF]
解释性与翻译：同时解释中人类策略的独特性。 NAACL 2016 。 [PDF] [代码]
与基于枢轴的机器翻译产生的词典的同时句子边界检测和对齐。 LREC 2016 。 [PDF]
原型自动同时解释系统。 Coling 2016 。 [PDF]
同时使用深度加固学习的机器翻译。 ICML 2016 [PDF]
神经机器翻译可以同时翻译吗？ Arxiv 2016 。 [PDF]
通过执行单调对齐方式在线和线性时间的关注。 ICML 2017 。 [PDF] [代码]
学习通过神经机器翻译实时翻译。 EACL 2017 。 [PDF] [代码]
使用优化的分割同时翻译。 Amta 2018 。 [PDF]
自动估计同时口译员绩效。 ACL 2018 。 [PDF] [代码]
在神经机器翻译中同时翻译的增量解码和训练方法。 NAACL 2018 。 [PDF] [代码]
使用大型双语语音语料库同时解释中缺失翻译的统计分析。 LREC 2018 。 [PDF]
预测改善了同时的神经机器翻译。 EMNLP 2018 。 [PDF] [代码]
套件讲座翻译器：带有一声学习的多语言语音翻译。 Coling 2018 。 [PDF]
单调的关注。 ICLR 2018 。 [PDF] [代码]
同时机器翻译的单调无限回顾大关注。 ACL 2019 。 [PDF]
STACL：使用前缀到前缀框架同时进行隐式预期和可控制的延迟。 ACL 2019 。 [PDF]
通过受限制的模仿学习同时使用灵活的政策进行翻译。 ACL 2019 。 [PDF]
在解释中丢失：在同时解释中预测未翻译的术语。 NAACL 2019 。 [PDF] [代码]
更简单，更快地学习自适应政策，用于同时翻译。 EMNLP 2019 。 [PDF]
投机梁搜索同时翻译。 EMNLP 2019 。 [PDF]
对同时机器翻译的延迟评估慢速思考。 Arxiv 2019 。 [PDF]
Dutongchuan：同时解释的上下文感知翻译模型。 Arxiv 2019 。 [PDF]
使用Connectionist时间分类同时进行神经机器翻译。 Arxiv 2019 。 [PDF]
朝向多模式的同时神经机器翻译。 WMT 2020 。 [PDF] [代码]
及时校正的机会解码，以同时翻译。 ACL 2020 。 [PDF]
同时翻译策略：从固定到自适应。 ACL 2020 。 [PDF]
SimulSpeech：端到端同时语音与文本翻译。 ACL 2020 。 [PDF]
单调多头注意。 ICLR 2020 。 [PDF] [代码]
学习同时翻译的自适应细分策略。 EMNLP 2020 。 [PDF]
与视觉上下文同时翻译。 EMNLP 2020 。 [PDF] [代码]
直接分割模型用于流语音翻译。 EMNLP 2020 。 [PDF] [代码]
Simuleval：用于同时翻译的评估工具包。 EMNLP 2020 。 [PDF] [代码]
具有前缀到前缀框架的增量文本到语音综合。 EMNLP 2020调查结果。 [PDF]
通过自适应训练进行流利和低延迟的语音转换。 EMNLP 2020调查结果。 [PDF]
神经机器翻译为同时翻译的一般框架。 AACL 2020 。 [PDF]
对模拟的模拟：将同时的文本翻译调整为端到端同时的语音翻译。 AACL 2020 。 [PDF] [代码]
长形式，同时，口语翻译的重新翻译策略。 ICASSP 2020 [PDF]
高效的Wait-K模型，用于同时进行机器翻译。 Interspeech 2020 。 [PDF] [代码]
在有限的空间中同时进行翻译。 Arxiv 2020 。 [PDF]
具有神经增量ASR，MT和TTS的同时语音到语音翻译系统。 Arxiv 2020 。 [PDF]
同时语音翻译的低潜伏期ASR。 Arxiv 2020 。 [PDF]
单调同时翻译，并通过块的重新排序和精致。 WMT2021 。 [PDF]
带有组成标签预测的同时进行神经机器翻译。 WMT 2021 。 [PDF]
未来引导的增量变压器，用于同时翻译。 AAAI 2021 。 [PDF]
研究文档级环境对同时神经机器翻译的影响。机器翻译2021 。 [PDF]
超越句子级端到端语音翻译：上下文有帮助。 ACL 2021 。 [PDF] [代码]
Real Trans：端到端同时言语翻译与卷积加权变压器。 ACL 2021调查结果。 [PDF]
直接同步语音到文本翻译在同步流ASR辅助的辅助上。 ACL 2021调查结果。 [PDF]
多语言同时神经机器翻译。 ACL 2021调查结果。 [PDF]
通用同时的机器翻译，带有Experts的混合物WAIT-K策略。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代码]
交叉注意增强的换能器网络，用于同时翻译。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代码]
基于翻译的同时神经机器翻译的政策生成监督。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代码]
通过较少的重新排序结合伪引用来改善同时翻译。 EMNLP 2021 。 [PDF]
同时机器翻译的生成框架。 EMNLP 2021 。 [PDF]
它不如您想象的那么好！在解释数据上评估同时的机器翻译。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代码]
同时机器翻译的流级延迟评估。 EMNLP 2021调查结果。 [PDF] [代码]
小姐：多式式翻译的助手。 EMNLP 2021演示。 [PDF]
学习使用模仿学习的同时进行机器翻译的耦合策略。 EACL 2021 。 [PDF] [代码]
利用多模式增强学习，以同时进行机器翻译。 EACL 2021 。 [PDF] [代码]
端到端同时语音翻译解码策略的实证研究。 ICASSP 2021 [PDF]
与增强内存变压器同时流式传输语音翻译。 ICASSP 2021 [PDF]
编码和分割策略对端到端同时语音翻译的影响。间言式2021 。 [PDF]
可视化：同时语音翻译的缺失因素。 Clic-IT 2021 。 [PDF]
Unist：用于流和非流语音翻译的统一端到端模型。 Arxiv 2021 。 [PDF]
使用非自动回旋模型同时进行神经机器翻译的更快重新翻译。 Arxiv 2021 。 [PDF]
学习同时翻译使用未来信息。 Arxiv 2021 [PDF]
同时进行多型神经机器翻译。 Arxiv 2021 。 [PDF]
使用信息增强的解码策略，全句模型在同时翻译中的表现更好。 Arxiv 2021 。 [PDF]
决策专注的正规化以改善同时的语音翻译系统。 Arxiv 2021 。 [PDF]
直接同时进行语音到语音翻译，并具有各种单调的多头注意。 Arxiv 2021 。 [PDF]
Simulslt：端到端同时同义手语翻译。 Arxiv 2021 。 [PDF]
为同时的机器翻译建模双读/编写路径。 ACL 2022 。 [PDF] [代码]
减少具有长度感知框架的同时机器翻译中的位置偏差。 ACL 2022 。 [PDF]
从同时到流机器翻译，通过利用流历史记录。 ACL 2022 。 [PDF]
学习何时翻译流媒体语音。 ACL 2022 。 [PDF] [代码]
学习自适应细分策略，用于端到端同时翻译。 ACL 2022 。 [PDF]
高斯多头关注，同时进行机器翻译。 ACL 2022调查结果。 [PDF] [代码]
语言模型增强了同时翻译的单调关注。 NAACL 2022 。 [PDF]
基于信息传输的同时翻译策略。 EMNLP 2022 。 [PDF] [代码]
WAIT-INFO策略：在信息级别平衡源和目标，以同时进行机器翻译。 EMNLP 2022调查结果。 [PDF] [代码]
将固定为自适应：将后评估整合到同时的机器翻译中。 EMNLP 2022调查结果。 [PDF] [代码]
同时语音翻译需要同时模型吗？ EMNLP 2022调查结果。 [PDF] [代码]
探索持续的集成与火，以同时自适应语音翻译。 Interspeech 2022 。 [PDF] [代码]
块流动变压器，用于口语理解和同时的语音翻译。 Interspeech 2022 。 [PDF]
多语言同时语音翻译。 Interspeech 2022 。 [PDF] [代码]
从头到尾：同时语音到语音翻译中的逐步语音综合的延迟策略。 Interspeech 2022 。 [PDF] [代码]
同时进行多模式翻译的视觉关注。 Jair 2022 。 [PDF]
通过重新翻译同时的语音翻译来理解字幕。 Arxiv 2022 。 [PDF]
数据驱动的自适应同时机器翻译。 Arxiv 2022 。 [PDF]
未分段输入的同时翻译：滑动窗口方法。 Arxiv 2022 。 [PDF]
MT指标与同时语音翻译的人类评级相关（技术报告）。 Arxiv 2022 。 [PDF]
注意作为同时言语翻译的指南。 Arxiv 2022 。 [PDF]
通过单语言数据改善同时的机器翻译。 AAAI 2023 。 [PDF] [代码]
隐藏的Markov变压器，用于同时机器翻译。 ICLR 2023 。 [PDF] [代码]
重新考虑同时机器翻译测试集的合理性。 ICASSP 2023 。 [PDF]
跳过：学习自适应前缀到前缀翻译，用于同时机器翻译。 ICASSP 2023 。 [PDF]
用于语音到文本任务的混合传感器和基于注意力的编码器模型。 ACL 2023 。 [PDF] [代码]
通过二进制搜索学习同时进行机器翻译的最佳策略。 ACL 2023 [PDF] [代码]
更好地同时翻译单调知识蒸馏。 ACL 2023 [PDF] [代码]
注意作为同时言语翻译的指南。 ACL 2023 [PDF] [代码]
端到端的同时语音翻译和可区分的分割。 ACL 2023调查结果[PDF] [代码]
隐式内存变压器用于计算有效的同时语音翻译。 ACL 2023调查结果[PDF] [代码]
日本至英语的同时配音原型。 ACL 2023演示[PDF]
Alignatt：使用基于注意力的音频翻译比对作为同时语音翻译的指南。间言式2023 。 [PDF]
学习何时讲话：通过离线模型同时进行语音到语音翻译的延迟和质量权衡。间言式2023 。 [PDF] [代码]
Lamassu：使用神经传感器的流媒体语言无语音语音识别和翻译模型。间言式2023 。 [PDF]
增量的块梁搜索同时进行语音翻译，并具有可控的质量延迟权衡。间言式2023 。 [PDF]
可转移的上下文：解决训练 - 推荐上下文不匹配的同时语音翻译。 ICML 2023 。 [PDF] [代码]
用于同时翻译的非自动进气流变压器。 EMNLP 2023 。 [PDF] [代码]
使用Wait-K模型的自适应策略同时翻译。 EMNLP 2023 。 [PDF] [代码]
同时进行机器翻译，并量身定制参考。 EMNLP 2023调查结果。 [PDF] [代码]
增强了同时的机器翻译，并具有单词级策略。 EMNLP 2023调查结果。 [PDF] [代码]
长格式同时言语翻译：论文提议。 AACL 2023 。 [PDF]
提高同时语音翻译中的稳定性：一种可控制的解码方法。 ASRU 2023 。 [PDF]
平均令牌延迟：同时翻译的延迟度量。 Arxiv 2023 。 [PDF]
调整离线语音翻译模型，以通过未来感知的蒸馏和推理进行流式传输。 Arxiv 2023 。 [PDF]
低延迟同时语音翻译的端到端评估。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代码]
带有大语言模型的同时进行机器翻译。 Arxiv 2023 。 [PDF]
CBSIMT：通过加权前缀到前缀训练同时减轻幻觉。 Arxiv 2023 。 [PDF]
同时机器翻译中训练与测试之间的上下文一致性。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代码]
无缝：多语言表达和流语言翻译。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代码]
同时序列生成的统一段到细分框架。神经2023 。 [PDF] [代码]
有效的单调多头注意。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代码]
流语：通过多任务学习同时进行语音到语音翻译。 ACL 2024 。 [PDF] [代码] [项目]
同时翻译的仅解码器流变压器。 ACL 2024 。 [PDF] [代码]
端到端同时讲话到任何翻译的非自动回旋生成框架。 ACL 2024 。 [代码] [项目]
同时机器翻译的自修改状态建模。 ACL 2024 [PDF] [代码]
SIMUL-LLM：一个探索与大语言模型的高质量同时翻译的框架。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代码]
同时翻译的未来。 ICASSP 2024 。 [PDF] [代码]
语言模型是同时机器翻译的分支预测指标。 ICASSP 2024 。 [PDF] [代码]
R-BI：正则批处理输入增强了同时语音翻译的低延迟性的增量解码框架。 Arxiv 2024 。 [PDF]
Simultron：emposevice同时讲话与语音翻译。 Arxiv 2024 。 [PDF]
端到端同时言语翻译的最新进展。 Arxiv 2024 。 [PDF]
同时掩盖，而不是提示优化：同时翻译的微调LLMS的范式转移。 Arxiv 2024 。 [PDF]
SILLM：同时机器翻译的大型语言模型。 Arxiv 2024 。 [PDF] [代码]
对话simulmt：有效的同时翻译与大语言模型。 Arxiv 2024 。 [PDF]
Transllama：基于LLM的同时翻译系统。 Arxiv 2024 。 [PDF]
IWSLT 2020上的端到端和同时语音翻译挑战任务的贸易联盟。[PDF]
启动之前和端到端：Apptek和Rwth Aachen University的神经言语翻译。 [PDF]
套件的IWSLT 2020 SLT翻译系统。 [PDF]
IWSLT2020的端到端同时翻译系统使用模式不可知的元学习。 [PDF]
IWSLT 2020的Elitr非本地语音翻译。[PDF]
同时翻译的重新翻译与流式传输。 [PDF]
朝向流翻译：同时机器翻译的自适应计算时间。 [PDF]
神经同时使用基于对齐的分块进行语音翻译。 [PDF]
使用扬声器和人类口译员操作复杂的SLT系统。 [PDF]
同时进行现场字幕的语音翻译：从延迟到显示。 [PDF]
IWSLT 2021的同时语音翻译任务的USTC-NELSLIP系统。[PDF]
IWSLT 2021同时进行文本到文本任务的Naist英语到日本的同时翻译系统。 [PDF]
爱丁堡大学提交给IWSLT21同时翻译任务。 [PDF]
毫无疑问，Apptek在2021年由Apptek进行直接和同时的语音翻译。[PDF]
IWSLT 2021的Volctrans神经语音翻译系统。[PDF]
大规模的英语 - 日同时解释语料库：与句子一致的数据进行构造和分析。 [PDF]
从交流的角度评估自动同时语音翻译。 [PDF]
标签辅助胶卷字幕的神经机器翻译。 [PDF]
ICT 2021年的自动磨损系统：强大的炭级同时翻译。 [PDF]
AutoSimultrans2021的BIT系统。 [PDF]
XMU的同时翻译系统在NAACL 2021。[PDF]
自动同时翻译研讨会上的系统描述。 [PDF]
BSTC：一个大型的中文语音翻译数据集。 [PDF]
与前缀对齐的同时进行神经机器翻译。 [PDF]
同时机器翻译的无预期培训。 [PDF]
IWSLT 2022的AISP-SJTU同时翻译系统。[PDF]
IWSLT 2022的小米文本到文本同时语音翻译系统。[PDF]
IWSLT 2022评估HW-TSC的同时语音翻译系统。 [PDF]
IWSLT 2022同时语音翻译和语音转换翻译任务的MLLP-VRAIN UPV系统。 [PDF]
IWSLT 2022的同时语音翻译任务的Cuni-Kit系统。[PDF]
IWSLT 2022的Naist同时语音到文本翻译系统。[PDF]
不能奖励过度：同时语音翻译的长度自适应平均滞后。 [PDF]
自动同时翻译研讨会上的系统描述。 [PDF]
第三自动同时翻译研讨会上的系统描述。 [PDF]
端到端的同时语音翻译，并进行预处理和蒸馏：华为Noah的AutoSimtrans 2022的系统。[PDF]
Bit-Xiaomi的自动磨损系统2022。[PDF]
USST的AutoSimtrans 2022。[PDF]
同时翻译和自动字幕的直接模型：fbk@iwslt2023。 [PDF]
MT指标与同时语音翻译的人类评分相关。 [PDF]
CMU的IWSLT 2023同时语音翻译系统。 [PDF]
IWSLT 2023的Naist同时语音到语音翻译系统。[PDF]
基于语言模型的目标令牌的重要性重新恢复同时进行神经机器翻译。 [PDF]
使用同时解释数据标记的端到端同时进行语音翻译培训。 [PDF]
HW-TSC的IWSLT 2023评估的同时语音到文本翻译系统。 [PDF]
HW-TSC的IWSLT 2023评估的同时语音到语音翻译系统。 [PDF]
迈向有效的同时语音翻译：IWSLT 2023的同时跟踪的CUNI-KIT系统。[PDF]
IWSLT 2023离线任务，同时任务和语音到语音任务的小米AI实验室的语音翻译系统。 [PDF]
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Shaolei Zhang
博士学生候选人（2020年至2025年）
钥匙实验室。智能信息处理
中国科学院计算技术学院
