論文の概要: Neural Simultaneous Speech Translation Using Alignment-Based Chunking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14489v1
• Date: Fri, 29 May 2020 10:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:21:22.250355
• Title: Neural Simultaneous Speech Translation Using Alignment-Based Chunking
• Title（参考訳）: アライメントベースチャンキングを用いたニューラル同時音声翻訳
• Authors: Patrick Wilken, Tamer Alkhouli, Evgeny Matusov, Pavel Golik
• Abstract要約: 同時機械翻訳では、ソース単語の連続ストリームが与えられた部分翻訳をいつ生成するかを決定することが目的である。 入力や出力語の生成を継続する際の動的決定を動的に行うニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを提案する。 We results on the IWSLT 2020 English-to-German task outperform a wait-k baseline by 2.6 to 3.7% BLEU absolute。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.224809458327515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In simultaneous machine translation, the objective is to determine when to produce a partial translation given a continuous stream of source words, with a trade-off between latency and quality. We propose a neural machine translation (NMT) model that makes dynamic decisions when to continue feeding on input or generate output words. The model is composed of two main components: one to dynamically decide on ending a source chunk, and another that translates the consumed chunk. We train the components jointly and in a manner consistent with the inference conditions. To generate chunked training data, we propose a method that utilizes word alignment while also preserving enough context. We compare models with bidirectional and unidirectional encoders of different depths, both on real speech and text input. Our results on the IWSLT 2020 English-to-German task outperform a wait-k baseline by 2.6 to 3.7% BLEU absolute.
• Abstract（参考訳）: 同時機械翻訳では、レイテンシと品質のトレードオフを伴う、ソースワードの連続的なストリームが与えられた部分翻訳をいつ生成するかを決定することが目的である。 入力や出力語の生成を継続する際の動的決定を動的に行うニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを提案する。 モデルは、ソースチャンクの終了を動的に決定するコンポーネントと、消費チャンクを変換するコンポーネントの2つで構成されている。 私たちは、推論条件と一致した方法でコンポーネントを共同でトレーニングします。 チャンクトレーニングデータを生成するために,十分なコンテキストを維持しながら単語アライメントを利用する手法を提案する。 実音声とテキスト入力の両方において,深度の異なる双方向および一方向エンコーダとモデルを比較する。 iwslt 2020の英語とドイツ語のタスクの結果は、wait-kのベースラインを2.6から3.7%上回っています。

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