Schweitzer Fachinformationen
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This book constitutes the refereed proceedings of the 20th China Conference on Machine Translation, CCMT 2024, which took place in Xiamen, China, during November 8-10, 2024.
The 13 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 52 submissions. They were organized in topical sections as follows: robustness and efficiency of translation models; low-resource machine translation; quality estimation; large language modes for machine translation; multi-modal translation; and machine translation evaluation.
.- Robustness and Efficiency of Translation Models. .- A Data-Efficient Nearest-Neighbor Language Model via Lightweight Nets. .- Extend Adversarial Policy Against Neural Machine Translation via Unknown Token. .- Low-resource Machine Translation. .- Evaluating the Translation Performance of Multilingual Large Language Models: a Case Study on Southeast Asian Language. .- Quality Estimation. .- Critical Error Detection based on Anchors Test. .- Large Language Modes for Machine Translation. .- Enhancing Machine Translation Across Multiple Domains and Languages with Large Language Models. .- Incorporating Terminology Knowledge into Large Language Model for Domain-specific Machine Translation. .- Multi-modal Translation. .- Joint Multi-modal Modeling for Speech-to-Text Translation as Multilingual Neural Machine Translation. .- Machine Translation Evaluation. .- CCMT2024 Tibetan-Chinese Machine Translation Evaluation Technical Report. .- HW-TSC's Submission to the CCMT 2024 Machine Translation Task. .- ISTIC's Neural Machine Translation Systems for CCMT' 2024. .- Lan-Bridge's Submission to CCMT 2024 Translation Evaluation Task. .- Technical Report of OPPO's Machine Translation Systems for CCMT 2024. .- Xihong's Submission to CCMT 2024: Human-in-the-Loop Data Augmentation for Low-Resource Tibetan-Chinese NMT.
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