論文の概要: Explicit Sentence Compression for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11980v1
• Date: Fri, 27 Dec 2019 04:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-10 00:03:35.102308
• Title: Explicit Sentence Compression for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳のための明示的な文圧縮
• Authors: Zuchao Li, Rui Wang, Kehai Chen, Masao Utiyama, Eiichiro Sumita, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao
• Abstract要約: State-of-the-the-art Transformer-based Neural Machine Translation (NMT)システムはまだ標準のエンコーダデコーダフレームワークに従っている。 バックボーン情報は 文のギストを表すもので 具体的には 焦点を絞っていません 提案手法は,NMTのソース文表現を強化するための明示的な文圧縮手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.98786673598016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art Transformer-based neural machine translation (NMT) systems still follow a standard encoder-decoder framework, in which source sentence representation can be well done by an encoder with self-attention mechanism. Though Transformer-based encoder may effectively capture general information in its resulting source sentence representation, the backbone information, which stands for the gist of a sentence, is not specifically focused on. In this paper, we propose an explicit sentence compression method to enhance the source sentence representation for NMT. In practice, an explicit sentence compression goal used to learn the backbone information in a sentence. We propose three ways, including backbone source-side fusion, target-side fusion, and both-side fusion, to integrate the compressed sentence into NMT. Our empirical tests on the WMT English-to-French and English-to-German translation tasks show that the proposed sentence compression method significantly improves the translation performances over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: State-of-the-the-art Transformer-based Neural Machine Translation (NMT)システムはまだ標準のエンコーダ・デコーダフレームワークに従っており、ソース文の表現は自己保持機構を備えたエンコーダによってうまく行うことができる。 Transformerベースのエンコーダは、結果のソース文表現における一般的な情報を効果的にキャプチャすることができるが、バックボーン情報(文のギストを表す)は特に焦点を当てていない。 本論文では,NMTのソース文表現を強化するための明示的な文圧縮手法を提案する。 実際には、文のバックボーン情報を学ぶために使われる明示的な文圧縮目標である。 我々は, 圧縮文をNMTに統合するために, バックボーン源側融合, ターゲット側融合, 両サイド融合の3つの方法を提案する。 wmtの英語-フランス語間および英語-ドイツ語間翻訳タスクにおける経験実験の結果,提案手法は,強いベースラインに対する翻訳性能を大幅に向上させることがわかった。

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