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Un estudio sobre el rendimiento de varias métricas para traducciones automáticas.

Este año, NADI se centró en mejorar la identificación y traducción de dialectos árabes.

Nuevos modelos muestran promesa en traducir textos más largos de manera eficiente.

BinaryAlign mejora la precisión de alineación de palabras tanto para lenguas de alto como de bajo recurso.

ZeroMMT usa datos multimodales monolingües para mejorar la traducción sin necesitar conjuntos de datos caros.

Este artículo habla sobre los desafíos de detectar alucinaciones en la traducción automática en varios idiomas.

Un nuevo conjunto de datos muestra potencial para mejorar los modelos de traducción automática.

Un estudio sobre el uso de modelos de lenguaje para traducir categorías de Wikipedia del inglés al vietnamita.

PyMarian conecta a los usuarios de Python con modelos de traducción rápidos sin complicaciones.

Examinando el papel de IKUN e IKUN-C en la traducción efectiva de múltiples idiomas.

Examinando el papel de los datos en la mejora de la traducción para lenguas de pocos recursos.

Una mirada a las fortalezas y desafíos de usar COMET para la evaluación de traducción automática.

Las actualizaciones mejoran el conjunto de datos FLORES para Hausa, Sotho del Norte, Xitsonga e isiZulu.

Un nuevo enfoque busca mejorar la precisión en las tareas de traducción de idiomas.

Un estudio muestra que afinar LLMs con TMs mejora la calidad de la traducción para las organizaciones.

Mejorando los modelos de lenguaje para generar mejor dialectos árabes y tener más conciencia cultural.

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CULL-MT optimiza los modelos de traducción multilingüe para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

Un estudio sobre cómo mejorar la traducción de lenguas en peligro usando modelos avanzados.

Un nuevo método para alinear documentos en diferentes idiomas usando un nuevo estándar.

MT-Lens ofrece un conjunto completo de herramientas para mejorar las evaluaciones de traducción automática.

Un nuevo método mejora cómo las máquinas traducen los pronombres con más precisión.

M-MAD mejora la calidad de la traducción a través del debate entre múltiples agentes.