NLP论文速读（ICLR 2025）|在实时机器翻译中对齐人类偏好

论文速读|Simulpl: Aligning Human Preferences In Simultaneous Machine Translation

论文信息：

简介：

      本文聚焦于实时机器翻译（Simultaneous Machine Translation, SiMT）任务。SiMT 是一种在接收源语言输入流的同时生成目标语言翻译的技术。与传统的离线机器翻译（Offline Machine Translation, OMT）不同，SiMT 需要模型在训练过程中学习一种读写策略，即决定何时等待更多源输入（READ），何时生成目标语言的输出（WRITE）。尽管已有研究提出了多种 SiMT 方法和读写策略，但这些方法主要基于 OMT 数据集进行训练和验证，没有充分考虑真实的 SiMT 场景中人类用户的偏好。此外，现有的偏好对齐方法主要关注生成内容的优化，忽略了