Awesome Simultaneous Translation
1.0.0
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2016 PACLIC：同時言語翻譯的挑戰。 Anoop Sarkar。 [關聯]
EMNLP 2020：同時翻譯。 Liang Huang，Colin Cherry，Mingbo MA，Naveen Arivazhagan和Zhongjun He。 [關聯]
AMTA 2020： Google翻譯中的同時語音翻譯。傑夫·皮特曼。 [關聯]
這是由出版年度組織的同時翻譯的紙張清單。
我們還收集了一個由不同類別組織的紙質清單。請參閱此處。
2002 | 2006 | 2007 | 2009 | 2010 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024
統計機器翻譯的基於流的翻譯模型。 NAACL 2010 。 [PDF]
構造與一致的雙語講座語料庫，用於同時進行機器翻譯。 LREC 2010 。 [PDF]
優化用於同時語音翻譯的細分策略。 ACL 2014 。 [PDF]
同時翻譯語料庫的收集以進行比較分析。 IREC 2014 。 [PDF]
直到最後的動詞等待：同時進行機器翻譯的加固學習。 EMNLP 2014 。 [PDF]
同時解釋：增量機器翻譯和語音綜合的時機。 IWSLT 2014 。 [PDF]
流式語音翻譯的細分策略。 NAACL 2014 。 [PDF]
同時解釋自動解釋：用於機器翻譯的認知框架的提示。 Hytra 2015 。 [PDF]
通過預測看不見的句法成分，基於語法的同時翻譯。 ACL 2015 。 [PDF]
基於語法的重寫，用於同時機器翻譯。 EMNLP 2015 。 [PDF]
同時解釋的有效有效的在線句子細分器。 WAT 2016 。 [PDF]
解釋性與翻譯：同時解釋中人類策略的獨特性。 NAACL 2016 。 [PDF] [代碼]
與基於樞軸的機器翻譯產生的詞典的同時句子邊界檢測和對齊。 LREC 2016 。 [PDF]
原型自動同時解釋系統。 Coling 2016 。 [PDF]
同時使用深度加固學習的機器翻譯。 ICML 2016 [PDF]
神經機器翻譯可以同時翻譯嗎？ Arxiv 2016 。 [PDF]
通過執行單調對齊方式在線和線性時間的關注。 ICML 2017 。 [PDF] [代碼]
學習通過神經機器翻譯實時翻譯。 EACL 2017 。 [PDF] [代碼]
使用優化的分割同時翻譯。 Amta 2018 。 [PDF]
自動估計同時口譯員績效。 ACL 2018 。 [PDF] [代碼]
在神經機器翻譯中同時翻譯的增量解碼和訓練方法。 NAACL 2018 。 [PDF] [代碼]
使用大型雙語語音語料庫同時解釋中缺失翻譯的統計分析。 LREC 2018 。 [PDF]
預測改善了同時的神經機器翻譯。 EMNLP 2018 。 [PDF] [代碼]
套件講座翻譯器：帶有一聲學習的多語言語音翻譯。 Coling 2018 。 [PDF]
單調的關注。 ICLR 2018 。 [PDF] [代碼]
同時機器翻譯的單調無限回顧大關注。 ACL 2019 。 [PDF]
STACL：使用前綴到前綴框架同時進行隱式預期和可控制的延遲。 ACL 2019 。 [PDF]
通過受限制的模仿學習同時使用靈活的政策進行翻譯。 ACL 2019 。 [PDF]
在解釋中丟失：在同時解釋中預測未翻譯的術語。 NAACL 2019 。 [PDF] [代碼]
更簡單，更快地學習自適應政策，用於同時翻譯。 EMNLP 2019 。 [PDF]
投機梁搜索同時翻譯。 EMNLP 2019 。 [PDF]
對同時機器翻譯的延遲評估慢速思考。 Arxiv 2019 。 [PDF]
Dutongchuan：同時解釋的上下文感知翻譯模型。 Arxiv 2019 。 [PDF]
使用Connectionist時間分類同時進行神經機器翻譯。 Arxiv 2019 。 [PDF]
朝向多模式的同時神經機器翻譯。 WMT 2020 。 [PDF] [代碼]
及時校正的機會解碼，以同時翻譯。 ACL 2020 。 [PDF]
同時翻譯策略：從固定到自適應。 ACL 2020 。 [PDF]
SimulSpeech：端到端同時語音與文本翻譯。 ACL 2020 。 [PDF]
單調多頭注意。 ICLR 2020 。 [PDF] [代碼]
學習同時翻譯的自適應細分策略。 EMNLP 2020 。 [PDF]
與視覺上下文同時翻譯。 EMNLP 2020 。 [PDF] [代碼]
直接分割模型用於流語音翻譯。 EMNLP 2020 。 [PDF] [代碼]
Simuleval：用於同時翻譯的評估工具包。 EMNLP 2020 。 [PDF] [代碼]
具有前綴到前綴框架的增量文本到語音綜合。 EMNLP 2020調查結果。 [PDF]
通過自適應訓練進行流利和低延遲的語音轉換。 EMNLP 2020調查結果。 [PDF]
神經機器翻譯為同時翻譯的一般框架。 AACL 2020 。 [PDF]
對模擬的模擬：將同時的文本翻譯調整為端到端同時的語音翻譯。 AACL 2020 。 [PDF] [代碼]
長形式，同時，口語翻譯的重新翻譯策略。 ICASSP 2020 [PDF]
高效的Wait-K模型，用於同時進行機器翻譯。 Interspeech 2020 。 [PDF] [代碼]
在有限的空間中同時進行翻譯。 Arxiv 2020 。 [PDF]
具有神經增量ASR，MT和TTS的同時語音到語音翻譯系統。 Arxiv 2020 。 [PDF]
同時語音翻譯的低潛伏期ASR。 Arxiv 2020 。 [PDF]
單調同時翻譯，並通過塊的重新排序和精緻。 WMT2021 。 [PDF]
帶有組成標籤預測的同時進行神經機器翻譯。 WMT 2021 。 [PDF]
未來引導的增量變壓器，用於同時翻譯。 AAAI 2021 。 [PDF]
研究文檔級環境對同時神經機器翻譯的影響。機器翻譯2021 。 [PDF]
超越句子級端到端語音翻譯：上下文有幫助。 ACL 2021 。 [PDF] [代碼]
Real Trans：端到端同時言語翻譯與卷積加權變壓器。 ACL 2021調查結果。 [PDF]
直接同步語音到文本翻譯在同步流ASR輔助的輔助上。 ACL 2021調查結果。 [PDF]
多語言同時神經機器翻譯。 ACL 2021調查結果。 [PDF]
通用同時的機器翻譯，帶有Experts的混合物WAIT-K策略。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代碼]
交叉注意增強的換能器網絡，用於同時翻譯。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代碼]
基於翻譯的同時神經機器翻譯的政策生成監督。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代碼]
通過較少的重新排序結合偽引用來改善同時翻譯。 EMNLP 2021 。 [PDF]
同時機器翻譯的生成框架。 EMNLP 2021 。 [PDF]
它不如您想像的那麼好！在解釋數據上評估同時的機器翻譯。 EMNLP 2021 。 [PDF] [代碼]
同時機器翻譯的流級延遲評估。 EMNLP 2021調查結果。 [PDF] [代碼]
小姐：多式式翻譯的助手。 EMNLP 2021演示。 [PDF]
學習使用模仿學習的同時進行機器翻譯的耦合策略。 EACL 2021 。 [PDF] [代碼]
利用多模式增強學習，以同時進行機器翻譯。 EACL 2021 。 [PDF] [代碼]
端到端同時語音翻譯解碼策略的實證研究。 ICASSP 2021 [PDF]
與增強內存變壓器同時流式傳輸語音翻譯。 ICASSP 2021 [PDF]
編碼和分割策略對端到端同時語音翻譯的影響。間言式2021 。 [PDF]
可視化：同時語音翻譯的缺失因素。 Clic-IT 2021 。 [PDF]
Unist：用於流和非流語音翻譯的統一端到端模型。 Arxiv 2021 。 [PDF]
使用非自動迴旋模型同時進行神經機器翻譯的更快重新翻譯。 Arxiv 2021 。 [PDF]
學習同時翻譯使用未來信息。 Arxiv 2021 [PDF]
同時進行多型神經機器翻譯。 Arxiv 2021 。 [PDF]
使用信息增強的解碼策略，全句模型在同時翻譯中的表現更好。 Arxiv 2021 。 [PDF]
決策專注的正規化以改善同時的語音翻譯系統。 Arxiv 2021 。 [PDF]
直接同時進行語音到語音翻譯，並具有各種單調的多頭注意。 Arxiv 2021 。 [PDF]
Simulslt：端到端同時同義手語翻譯。 Arxiv 2021 。 [PDF]
為同時的機器翻譯建模雙讀/編寫路徑。 ACL 2022 。 [PDF] [代碼]
減少具有長度感知框架的同時機器翻譯中的位置偏差。 ACL 2022 。 [PDF]
從同時到流機器翻譯，通過利用流歷史記錄。 ACL 2022 。 [PDF]
學習何時翻譯流媒體語音。 ACL 2022 。 [PDF] [代碼]
學習自適應細分策略，用於端到端同時翻譯。 ACL 2022 。 [PDF]
高斯多頭關注，同時進行機器翻譯。 ACL 2022調查結果。 [PDF] [代碼]
語言模型增強了同時翻譯的單調關注。 NAACL 2022 。 [PDF]
基於信息傳輸的同時翻譯策略。 EMNLP 2022 。 [PDF] [代碼]
WAIT-INFO策略：在信息級別平衡源和目標，以同時進行機器翻譯。 EMNLP 2022調查結果。 [PDF] [代碼]
將固定為自適應：將後評估整合到同時的機器翻譯中。 EMNLP 2022調查結果。 [PDF] [代碼]
同時語音翻譯需要同時模型嗎？ EMNLP 2022調查結果。 [PDF] [代碼]
探索持續的集成與火，以同時自適應語音翻譯。 Interspeech 2022 。 [PDF] [代碼]
塊流動變壓器，用於口語理解和同時的語音翻譯。 Interspeech 2022 。 [PDF]
多語言同時語音翻譯。 Interspeech 2022 。 [PDF] [代碼]
從頭到尾：同時語音到語音翻譯中的逐步語音綜合的延遲策略。 Interspeech 2022 。 [PDF] [代碼]
同時進行多模式翻譯的視覺關注。 Jair 2022 。 [PDF]
通過重新翻譯同時的語音翻譯來理解字幕。 Arxiv 2022 。 [PDF]
數據驅動的自適應同時機器翻譯。 Arxiv 2022 。 [PDF]
未分段輸入的同時翻譯：滑動窗口方法。 Arxiv 2022 。 [PDF]
MT指標與同時語音翻譯的人類評級相關（技術報告）。 Arxiv 2022 。 [PDF]
注意作為同時言語翻譯的指南。 Arxiv 2022 。 [PDF]
通過單語言數據改善同時的機器翻譯。 AAAI 2023 。 [PDF] [代碼]
隱藏的Markov變壓器，用於同時機器翻譯。 ICLR 2023 。 [PDF] [代碼]
重新考慮同時機器翻譯測試集的合理性。 ICASSP 2023 。 [PDF]
跳過：學習自適應前綴到前綴翻譯，用於同時機器翻譯。 ICASSP 2023 。 [PDF]
用於語音到文本任務的混合傳感器和基於注意力的編碼器模型。 ACL 2023 。 [PDF] [代碼]
通過二進制搜索學習同時進行機器翻譯的最佳策略。 ACL 2023 [PDF] [代碼]
更好地同時翻譯單調知識蒸餾。 ACL 2023 [PDF] [代碼]
注意作為同時言語翻譯的指南。 ACL 2023 [PDF] [代碼]
端到端的同時語音翻譯和可區分的分割。 ACL 2023調查結果[PDF] [代碼]
隱式內存變壓器用於計算有效的同時語音翻譯。 ACL 2023調查結果[PDF] [代碼]
日本至英語的同時配音原型。 ACL 2023演示[PDF]
Alignatt：使用基於注意力的音頻翻譯比對作為同時語音翻譯的指南。間言式2023 。 [PDF]
學習何時講話：通過離線模型同時進行語音到語音翻譯的延遲和質量權衡。間言式2023 。 [PDF] [代碼]
Lamassu：使用神經傳感器的流媒體語言無語音語音識別和翻譯模型。間言式2023 。 [PDF]
增量的塊梁搜索同時進行語音翻譯，並具有可控的質量延遲權衡。間言式2023 。 [PDF]
可轉移的上下文：解決訓練 - 推薦上下文不匹配的同時語音翻譯。 ICML 2023 。 [PDF] [代碼]
用於同時翻譯的非自動進氣流變壓器。 EMNLP 2023 。 [PDF] [代碼]
使用Wait-K模型的自適應策略同時翻譯。 EMNLP 2023 。 [PDF] [代碼]
同時進行機器翻譯，並量身定制參考。 EMNLP 2023調查結果。 [PDF] [代碼]
增強了同時的機器翻譯，並具有單詞級策略。 EMNLP 2023調查結果。 [PDF] [代碼]
長格式同時言語翻譯：論文提議。 AACL 2023 。 [PDF]
提高同時語音翻譯中的穩定性：一種可控制的解碼方法。 ASRU 2023 。 [PDF]
平均令牌延遲：同時翻譯的延遲度量。 Arxiv 2023 。 [PDF]
調整離線語音翻譯模型，以通過未來感知的蒸餾和推理進行流式傳輸。 Arxiv 2023 。 [PDF]
低延遲同時語音翻譯的端到端評估。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代碼]
帶有大語言模型的同時進行機器翻譯。 Arxiv 2023 。 [PDF]
CBSIMT：通過加權前綴到前綴訓練同時減輕幻覺。 Arxiv 2023 。 [PDF]
同時機器翻譯中訓練與測試之間的上下文一致性。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代碼]
無縫：多語言表達和流語言翻譯。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代碼]
同時序列生成的統一段到細分框架。神經2023 。 [PDF] [代碼]
有效的單調多頭注意。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代碼]
流語：通過多任務學習同時進行語音到語音翻譯。 ACL 2024 。 [PDF] [代碼] [項目]
同時翻譯的僅解碼器流變壓器。 ACL 2024 。 [PDF] [代碼]
端到端同時講話到任何翻譯的非自動迴旋生成框架。 ACL 2024 。 [代碼] [項目]
同時機器翻譯的自修改狀態建模。 ACL 2024 [PDF] [代碼]
SIMUL-LLM：一個探索與大語言模型的高質量同時翻譯的框架。 Arxiv 2023 。 [PDF] [代碼]
同時翻譯的未來。 ICASSP 2024 。 [PDF] [代碼]
語言模型是同時機器翻譯的分支預測指標。 ICASSP 2024 。 [PDF] [代碼]
R-BI：正則批處理輸入增強了同時語音翻譯的低延遲性的增量解碼框架。 Arxiv 2024 。 [PDF]
Simultron：emposevice同時講話與語音翻譯。 Arxiv 2024 。 [PDF]
端到端同時言語翻譯的最新進展。 Arxiv 2024 。 [PDF]
同時掩蓋，而不是提示優化：同時翻譯的微調LLMS的範式轉移。 Arxiv 2024 。 [PDF]
SILLM：同時機器翻譯的大型語言模型。 Arxiv 2024 。 [PDF] [代碼]
對話simulmt：有效的同時翻譯與大語言模型。 Arxiv 2024 。 [PDF]
Transllama：基於LLM的同時翻譯系統。 Arxiv 2024 。 [PDF]
IWSLT 2020上的端到端和同時語音翻譯挑戰任務的貿易聯盟。 [PDF]
啟動之前和端到端：Apptek和Rwth Aachen University的神經言語翻譯。 [PDF]
套件的IWSLT 2020 SLT翻譯系統。 [PDF]
IWSLT2020的端到端同時翻譯系統使用模式不可知的元學習。 [PDF]
IWSLT 2020的Elitr非本地語音翻譯。 [PDF]
同時翻譯的重新翻譯與流式傳輸。 [PDF]
朝向流翻譯：同時機器翻譯的自適應計算時間。 [PDF]
神經同時使用基於對齊的分塊進行語音翻譯。 [PDF]
使用揚聲器和人類口譯員操作複雜的SLT系統。 [PDF]
同時進行現場字幕的語音翻譯：從延遲到顯示。 [PDF]
IWSLT 2021的同時語音翻譯任務的USTC-NELSLIP系統。 [PDF]
IWSLT 2021同時進行文本到文本任務的Naist英語到日本的同時翻譯系統。 [PDF]
愛丁堡大學提交給IWSLT21同時翻譯任務。 [PDF]
毫無疑問，Apptek在2021年由Apptek進行直接和同時的語音翻譯。 [PDF]
IWSLT 2021的Volctrans神經語音翻譯系統。 [PDF]
大規模的英語 - 日同時解釋語料庫：與句子一致的數據進行構造和分析。 [PDF]
從交流的角度評估自動同時語音翻譯。 [PDF]
標籤輔助膠卷字幕的神經機器翻譯。 [PDF]
ICT 2021年的自動磨損系統：強大的炭級同時翻譯。 [PDF]
AutoSimultrans2021的BIT系統。 [PDF]
XMU的同時翻譯系統在NAACL 2021。 [PDF]
自動同時翻譯研討會上的系統描述。 [PDF]
BSTC：一個大型的中文語音翻譯數據集。 [PDF]
與前綴對齊的同時進行神經機器翻譯。 [PDF]
同時機器翻譯的無預期培訓。 [PDF]
IWSLT 2022的AISP-SJTU同時翻譯系統。 [PDF]
IWSLT 2022的小米文本到文本同時語音翻譯系統。 [PDF]
IWSLT 2022評估HW-TSC的同時語音翻譯系統。 [PDF]
IWSLT 2022同時語音翻譯和語音轉換翻譯任務的MLLP-VRAIN UPV系統。 [PDF]
IWSLT 2022的同時語音翻譯任務的Cuni-Kit系統。 [PDF]
IWSLT 2022的Naist同時語音到文本翻譯系統。 [PDF]
不能獎勵過度：同時語音翻譯的長度自適應平均滯後。 [PDF]
自動同時翻譯研討會上的系統描述。 [PDF]
第三自動同時翻譯研討會上的系統描述。 [PDF]
端到端的同時語音翻譯，並進行預處理和蒸餾：華為Noah的AutoSimtrans 2022的系統。 [PDF]
Bit-Xiaomi的自動磨損系統2022。 [PDF]
USST的AutoSimtrans 2022。 [PDF]
同時翻譯和自動字幕的直接模型：fbk@iwslt2023。 [PDF]
MT指標與同時語音翻譯的人類評分相關。 [PDF]
CMU的IWSLT 2023同時語音翻譯系統。 [PDF]
IWSLT 2023的Naist同時語音到語音翻譯系統。 [PDF]
基於語言模型的目標令牌的重要性重新恢復同時進行神經機器翻譯。 [PDF]
使用同時解釋數據標記的端到端同時進行語音翻譯培訓。 [PDF]
HW-TSC的IWSLT 2023評估的同時語音到文本翻譯系統。 [PDF]
HW-TSC的IWSLT 2023評估的同時語音到語音翻譯系統。 [PDF]
邁向有效的同時語音翻譯：IWSLT 2023的同時跟踪的CUNI-KIT系統。 [PDF]
IWSLT 2023離線任務，同時任務和語音到語音任務的小米AI實驗室的語音翻譯系統。 [PDF]
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Shaolei Zhang
博士學生候選人（2020年至2025年）
鑰匙實驗室。智能信息處理
中國科學院計算技術學院
