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2月初，AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕。本届大会百度共有28篇论文被收录。本文将对其中的机器翻译领域入选论文《Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding》进行解读。 一、研究背景 语音翻译技术是指利用计算机实现从一种语言的语音到另外一种语言的语音或文本的自动翻译过程。该技术可以广泛应用于会议演讲、商业会谈、跨境客服、出国旅游等各个领域和场景，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。 近年来，随着人工智能技术在语音、翻译等相关领域的蓬勃发展，语音翻译技术逐渐成为学术界和企业界竞相研究的热点。当前的语音翻译系统通常由语音识别、机器翻译和语音合成等多个模块串联组成，方法简单，但面临着噪声容错、断句标点、时间延迟等一系列技术难题。 端到端的语音翻译模型在理论上可以缓解级联系统的缺陷，它通过直接建立源语言语音到目标语言文本的映射关系，一步实现跨模态跨语言的翻译，一旦技术成熟，理论上可以让语音翻译更准更快，极大地提升模型的性能。论文作者发现语音识别和语音翻译两个任务是相辅相成的。 图1 如图1所示，语音识别和语音翻译交互示例相比于直接将原始语音作为输入，如果能够动态获取到识别出的文本信息，语音翻译将变得更加容易；而翻译出的结果也有助于同音词识别的消歧

2月初，AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕。本届大会百度共有28篇论文被收录。本文将对其中的机器翻译领域入选论文《Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding》进行解读。 https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/uYIC4meJTZ2icYYOpJicZ7qn53NJFPhvruP97grEpmCwA5Sms2kHtrFBcDK0lRcsAuchFicRtP9iaGkOBPqHkb6upw/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 一、研究背景 语音翻译技术是指利用计算机实现从一种语言的语音到另外一种语言的语音或文本的自动翻译过程。该技术可以广泛应用于会议演讲、商业会谈、跨境客服、出国旅游等各个领域和场景，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。 近年来，随着人工智能技术在语音、翻译等相关领域的蓬勃发展，语音翻译技术逐渐成为学术界和企业界竞相研究的热点。当前的语音翻译系统通常由语音识别、机器翻译和语音合成等多个模块串联组成，方法简单，但面临着噪声容错、断句标点、时间延迟等一系列技术难题。 端到端的语音翻译模型在理论上可以缓解级联系统的缺陷，它通过直接建立源语言语音到目标语言文本的映射关系

2019-12-31 05:44:06 作者 | 岂凡超（清华大学） 责编 | Camel 本文对清华大学完成的已被 AAAI-20 录用的论文《Towards Building a Multilingual Sememe Knowledge Base: Predicting Sememes for BabelNet Synsets》进行解读。 论文链接：ar xi v.org/pdf/1912.01 79 ， 代码和数据：https://github .com /thunlp/BabelNet-Sememe-Prediction 该文旨在 借助 BabelNet 这个多语言百科词典来构建一个多语言的义原知识库，即为多种不同语言的词语标注义原 。该文构建了一个小规模的种子知识库，并且提出了两种使用不同信息的模型——为 BabelNet 中的 synset 自动预测义原进而将小规模种子知识库扩充成最终可用的大规模义原知识库。 一、研究背景 人类语言可以划分成不同层次——句子可以划分成短语或词组，再进一步划分成词。词是最小的可以独立运用的单位，也是自然语言处理最常用的语言单位。但从语义层面讲，词还可以进一步细分为义原——也即语言学家定义的最小的语义单位。 一些语言学家认为所有语言的所有词语的意思都可以用一个有限的义原集合来表达。例如「男孩」这个词的意思可以由「人类」、「男性」、「儿童