論文の概要: Enhanced back-translation for low resource neural machine translation using self-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02876v3
• Date: Thu, 24 Dec 2020 10:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 09:06:17.799002
• Title: Enhanced back-translation for low resource neural machine translation using self-training
• Title（参考訳）: 自己学習を用いた低リソースニューラルマシン翻訳のためのバックトランスレーションの強化
• Authors: Idris Abdulmumin, Bashir Shehu Galadanci, Abubakar Isa
• Abstract要約: 本研究は,後進モデルの出力を用いて前方翻訳手法を用いてモデル自体を改善する自己学習戦略を提案する。 この技術は、ベースラインの低リソースであるIWSLT'14とIWSLT'15をそれぞれ11.06と1.5BLEUに改良することを示した。 改良された英語-ドイツ語の後方モデルによって生成された合成データを用いて前方モデルを訓練し、2.7BLEUで標準の後方翻訳を用いて訓練された別の前方モデルより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving neural machine translation (NMT) models using the back-translations of the monolingual target data (synthetic parallel data) is currently the state-of-the-art approach for training improved translation systems. The quality of the backward system - which is trained on the available parallel data and used for the back-translation - has been shown in many studies to affect the performance of the final NMT model. In low resource conditions, the available parallel data is usually not enough to train a backward model that can produce the qualitative synthetic data needed to train a standard translation model. This work proposes a self-training strategy where the output of the backward model is used to improve the model itself through the forward translation technique. The technique was shown to improve baseline low resource IWSLT'14 English-German and IWSLT'15 English-Vietnamese backward translation models by 11.06 and 1.5 BLEUs respectively. The synthetic data generated by the improved English-German backward model was used to train a forward model which out-performed another forward model trained using standard back-translation by 2.7 BLEU.
• Abstract（参考訳）: 単言語目標データ(合成並列データ)のバック翻訳を用いたニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルの改善は、現在、改良された翻訳システムのトレーニングのための最先端のアプローチである。 後方システムの品質 - 利用可能な並列データに基づいてトレーニングされ, 後方翻訳に使用される - は, 最終NMTモデルの性能に影響を及ぼすために多くの研究で示されている。 低リソース環境では、利用可能な並列データは、通常、標準翻訳モデルのトレーニングに必要な質的合成データを生成できる後方モデルを訓練するには不十分である。 本研究は,前方翻訳手法を用いてモデル自体を改善するために,後方モデルの出力を用いる自己学習戦略を提案する。 この技術は、ベースラインの低リソースであるIWSLT'14とIWSLT'15をそれぞれ11.06と1.5BLEUに改良することを示した。 改良された英語-ドイツ語の後方モデルによって生成された合成データを用いて前方モデルを訓練し、2.7BLEUで標準の後方翻訳を用いて訓練された別の前方モデルより優れていた。

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