Papers
1.[Paper Review] Neural Machine Translation: A Review
Machine translation (MT) 는 자동으로 어떤 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 바꿔주는 것이다. 최근 몇년 간 주요한 패러다임을 지나고 있는 연구 분야이다. 본 논문에서는 word, sentence embedding으로 현대의 NMT 구조의 origin
2.[Paper Review] FLORES-101 Evaluation Benchmark for LR MMT (2021, Goyal et al.)
**The FLORES-101 Evaluation Benchmark for Low-Resource and Multilingual Machine Translation** 논문 리뷰
3.[Paper Review] Multilingual machine translation with large language models: Empirical results and analysis
Multilingual machine translation with large language models: Empirical results and analysisWenhao Zhu, 29 Oct 2023MMT 에 LLM 을 사용할 때의 advantages and ch
4.[Paper Review] ChatGPT MT: Competitive for High- (but not Low-) Resource Languages
ChatGPT MT: Competitive for High- (but not Low-) Resource Languages ChatGPT 와 같은 LLM 이 다양한 언어들에 대해서는 번역을 어떻게 할까? 많은 연구들이 LLM 의 번역 능력에 대해 연구했지만, 다양한
5.[Paper review] Neural Machine Translation for Low-resource Languages: A Survey
Low-resource language (LRL)에 대한 machine translation 의 연구에 대해 정리 Unsupervised NMT LRL 언어에 대해서는 parallel (병렬) 데이터 보다 monolingual (단일어) 데이터를 구하는게 더 쉽다
6.[Paper review] MAMMOTH Massively Multilingual Modular Open Translation @ Helsinki
MAMMOTH Massively Multilingual Modular Open Translation @ Helsinki 최근 NLP 연구의 추세가 large language model 시대로 접어들면서 감당할 수 있는 size 와 information 측면에서 한계가