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基于增大隐表示差异的鲁棒性机器翻译方法
被引量：
1
1
作者
薛征山
史庭训
+1 位作者
熊德意
汪浩
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期74-82,共9页
对比学习是当前机器翻译鲁棒性研究的主流方法。该方法通常在输入Token层或者Embedding层加入噪声,以扩大样本库并丰富样本风格。然而,噪声样本在经过Encoder处理后,会减弱其与干净样本在隐表示上的差异性,从而限制了对比学习方法的性...
对比学习是当前机器翻译鲁棒性研究的主流方法。该方法通常在输入Token层或者Embedding层加入噪声,以扩大样本库并丰富样本风格。然而,噪声样本在经过Encoder处理后,会减弱其与干净样本在隐表示上的差异性,从而限制了对比学习方法的性能。该文通过在Encoder隐表示上直接添加高斯噪声,保持了噪声样本和干净样本在隐表示上的差异性。在Decoder端,通过联合训练噪声样本损失和KL散度损失,最小化KL散度损失使噪声样本的目标概率分布接近干净样本的目标概率分布。在IWSLT2014 De-En任务上,相对于强对比系统R-Drop和SimCut,在干净测试集上提升了0.9 BLEU,在噪声测试集上,分别提升0.82 BLEU和0.63 BLEU,显著提升了模型的翻译效果,并增强了模型对噪声输入的鲁棒性。该技术应用到语音翻译(Speech-to-Text)任务上,在MuST-C测试集和CoVoST 2多说话人测试集上,相对于强对比系统ConST,分别提升1.3 BLEU和3.0 BLEU。相比多任务学习基线系统(MTL),分别提升1.8 BLEU和1.5 BLEU,同样显著提升了翻译效果。
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关键词
神经机器翻译
鲁棒性机器翻译
对比学习
语音翻译
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职称材料
任务为中心的6G网络AI架构
被引量：
9
2
作者
吴建军
邓娟
+15 位作者
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022年第4期599-613,共15页
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网...
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。
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关键词
网络AI
任务为中心
AI服务质量
任务管控
四要素协同
AI用例
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职称材料
题名
基于增大隐表示差异的鲁棒性机器翻译方法
被引量：
1
1
作者
薛征山
史庭训
熊德意
汪浩
机构
天津大学智能与计算学部
北京欧珀通信有限公司
OPPO研究院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期74-82,共9页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01D43)
噪声鲁棒的神经机器翻译关键技术研究与应用(2023.1-2026.12)。
文摘
对比学习是当前机器翻译鲁棒性研究的主流方法。该方法通常在输入Token层或者Embedding层加入噪声,以扩大样本库并丰富样本风格。然而,噪声样本在经过Encoder处理后,会减弱其与干净样本在隐表示上的差异性,从而限制了对比学习方法的性能。该文通过在Encoder隐表示上直接添加高斯噪声,保持了噪声样本和干净样本在隐表示上的差异性。在Decoder端,通过联合训练噪声样本损失和KL散度损失,最小化KL散度损失使噪声样本的目标概率分布接近干净样本的目标概率分布。在IWSLT2014 De-En任务上,相对于强对比系统R-Drop和SimCut,在干净测试集上提升了0.9 BLEU,在噪声测试集上,分别提升0.82 BLEU和0.63 BLEU,显著提升了模型的翻译效果,并增强了模型对噪声输入的鲁棒性。该技术应用到语音翻译(Speech-to-Text)任务上,在MuST-C测试集和CoVoST 2多说话人测试集上,相对于强对比系统ConST,分别提升1.3 BLEU和3.0 BLEU。相比多任务学习基线系统(MTL),分别提升1.8 BLEU和1.5 BLEU,同样显著提升了翻译效果。
关键词
神经机器翻译
鲁棒性机器翻译
对比学习
语音翻译
Keywords
neural machine translation
robust machine translation
contrastive learning
speech translation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
任务为中心的6G网络AI架构
被引量：
9
2
作者
吴建军
邓娟
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
机构
华为技术
有限公司
无线技术实验室
中国移动
通信
有限公司
研究院未来研究院
中兴通讯股份
有限公司
中国电信股份
有限公司
研究院
中信科移动
通信
技术股份
有限公司
北京
邮电大学计算机学院
重庆邮电大学
通信
学院
维沃移动
通信
有限公司
北京欧珀通信有限公司
特斯联科技集团
有限公司
浙江大学电子与信息工程学院
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期599-613,共15页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1806800)
国家自然科学基金企业创新发展联合基金(U21B2002)。
文摘
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。
关键词
网络AI
任务为中心
AI服务质量
任务管控
四要素协同
AI用例
Keywords
network AI
task centric
QoAIS
task management and control
collaboration of four types of resources
AI use case
分类号
TN919.23 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增大隐表示差异的鲁棒性机器翻译方法
薛征山
史庭训
熊德意
汪浩
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
任务为中心的6G网络AI架构
吴建军
邓娟
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022
9
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