論文の概要: Learning Coupled Policies for Simultaneous Machine Translation using Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04306v2
• Date: Mon, 25 Jan 2021 05:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 01:00:59.635761
• Title: Learning Coupled Policies for Simultaneous Machine Translation using Imitation Learning
• Title（参考訳）: 模倣学習を用いた同時機械翻訳のための学習結合ポリシー
• Authors: Philip Arthur, Trevor Cohn, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 本稿では,プログラマ-解釈ポリシーを併用した同時翻訳モデルを効率よく学習する手法を提案する。 6つの言語対の実験により,翻訳品質の点で,本手法は高いベースラインを達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.70547744787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to efficiently learn a simultaneous translation model with coupled programmer-interpreter policies. First, wepresent an algorithmic oracle to produce oracle READ/WRITE actions for training bilingual sentence-pairs using the notion of word alignments. This oracle actions are designed to capture enough information from the partial input before writing the output. Next, we perform a coupled scheduled sampling to effectively mitigate the exposure bias when learning both policies jointly with imitation learning. Experiments on six language-pairs show our method outperforms strong baselines in terms of translation quality while keeping the translation delay low.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,プログラマ-解釈ポリシーを併用した同時翻訳モデルを効率よく学習する手法を提案する。 まず、単語アライメントの概念を用いてバイリンガル文ペアを訓練するためのオラクルREAD/WRITEアクションを生成するアルゴリズムを提示する。 このoracleアクションは、出力を記述する前に、部分入力から十分な情報を取得するように設計されている。 次に,模倣学習と協調して2つの方針を学習する場合,露光バイアスを効果的に軽減するために,連続したスケジュールサンプリングを行う。 6つの言語対の実験では,翻訳遅延を低く保ちながら,翻訳品質の点で高いベースラインを達成できた。

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