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Continual learning for Parliamentary Neural Machine Translation systems

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DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.4224/40003539
AuteurRechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-1647-584X; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0009-0000-6147-9631; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0009-0002-5317-3063; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0009-0009-1413-2892; Rechercher : 1; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0003-4939-6555; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0001-8714-7846
Affiliation
  1. Conseil national de recherches Canada. Technologies numériques
FormatTexte, Rapport technique
Description physique28 p.
Résumé
This report describes experiments on continual learning for Parliamentary Neural Machine Translation systems used to automatically translate between English (EN) and French (FR). The goal is to provide a proofof- concept of a simple approach to continual learning—a process in which new translations are used to regularly iteratively update a translation model, better incorporating new terminology and changes in preferred translations—in the setting of machine translation for the House of Commons of Canada.
Date de publication
Maison d’éditionNational Research Council Canada
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Langueanglais
Publications évaluées par des pairsNon
Numéro du CNRCNRC-DT-903
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Identificateur de l’enregistrement24fdc03f-f683-4251-b333-d6f85bf4d606
Enregistrement créé2025-07-25
Enregistrement modifié2025-12-17

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