論文の概要: Incorporating Bilingual Dictionaries for Low Resource Semi-Supervised Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02071v1
• Date: Sun, 5 Apr 2020 02:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 12:34:11.130837
• Title: Incorporating Bilingual Dictionaries for Low Resource Semi-Supervised Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 低資源半教師付きニューラルマシン翻訳のためのバイリンガル辞書の統合
• Authors: Sreyashi Nag and Mihir Kale and Varun Lakshminarasimhan and Swapnil Singhavi
• Abstract要約: 我々は、単語・バイ・ワードの翻訳によって合成文を生成する、広く利用可能なバイリンガル辞書を組み込んだ。 これにより、高品質なコンテンツを維持しながら、モデルの語彙を自動的に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.958653653305609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore ways of incorporating bilingual dictionaries to enable semi-supervised neural machine translation. Conventional back-translation methods have shown success in leveraging target side monolingual data. However, since the quality of back-translation models is tied to the size of the available parallel corpora, this could adversely impact the synthetically generated sentences in a low resource setting. We propose a simple data augmentation technique to address both this shortcoming. We incorporate widely available bilingual dictionaries that yield word-by-word translations to generate synthetic sentences. This automatically expands the vocabulary of the model while maintaining high quality content. Our method shows an appreciable improvement in performance over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: バイリンガル辞書を組み込んで半教師ありニューラルマシン翻訳を実現する方法について検討する。 従来のバックトランスレーション手法は、ターゲット側モノリンガルデータを活用することに成功している。 しかし, 逆翻訳モデルの品質は利用可能な並列コーパスのサイズに関係しているため, 低資源環境下で合成文に悪影響を及ぼす可能性がある。 この欠点に対処するための簡単なデータ拡張手法を提案する。 単語を翻訳して合成文を生成する多言語辞書を多用する。 これにより、高品質なコンテンツを維持しながら、モデルの語彙を自動的に拡張する。 本手法は,強力なベースラインに対する性能向上を示す。

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