論文の概要: On Target Segmentation for Direct Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04707v1
• Date: Thu, 10 Sep 2020 07:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 03:29:22.264193
• Title: On Target Segmentation for Direct Speech Translation
• Title（参考訳）: 直接音声翻訳のためのターゲットセグメンテーションについて
• Authors: Mattia Antonino Di Gangi and Marco Gaido and Matteo Negri and Marco Turchi
• Abstract要約: サブワードレベルのセグメンテーションは、ニューラルマシン翻訳の最先端となった。 8言語方向と多言語訓練を含む3つのベンチマークで2つの手法を比較した。 サブワードレベルのセグメンテーションは、すべての設定で好意的に比較され、1から3のBLEUポイントの範囲で文字レベルのセグメンテーションを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.456325305495966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies on direct speech translation show continuous improvements by means of data augmentation techniques and bigger deep learning models. While these methods are helping to close the gap between this new approach and the more traditional cascaded one, there are many incongruities among different studies that make it difficult to assess the state of the art. Surprisingly, one point of discussion is the segmentation of the target text. Character-level segmentation has been initially proposed to obtain an open vocabulary, but it results on long sequences and long training time. Then, subword-level segmentation became the state of the art in neural machine translation as it produces shorter sequences that reduce the training time, while being superior to word-level models. As such, recent works on speech translation started using target subwords despite the initial use of characters and some recent claims of better results at the character level. In this work, we perform an extensive comparison of the two methods on three benchmarks covering 8 language directions and multilingual training. Subword-level segmentation compares favorably in all settings, outperforming its character-level counterpart in a range of 1 to 3 BLEU points.
• Abstract（参考訳）: 直接音声翻訳の最近の研究は、データ拡張技術とより大きな深層学習モデルによる継続的な改善を示している。 これらの手法は、この新しいアプローチと従来のカスケード手法のギャップを埋めるのに役立っているが、異なる研究の間には多くの矛盾があり、芸術の状態を評価することは困難である。 驚くべきことに、ある議論のポイントはターゲットテキストのセグメンテーションである。 文字レベルのセグメンテーションは、当初オープンな語彙を得るために提案されてきたが、長いシーケンスと長いトレーニング時間をもたらす。 そして、サブワードレベルのセグメンテーションは、ワードレベルのモデルよりも優れたトレーニング時間を短縮する短いシーケンスを生成するため、ニューラルマシン翻訳の最先端技術となった。 このように、文字の初期使用や文字レベルでのより良い結果の主張にもかかわらず、近年の音声翻訳の研究はターゲットサブワードの使用を開始している。 本研究では,8つの言語方向と多言語学習を対象とする3つのベンチマークにおいて,2つの手法の比較を行った。 サブワードレベルのセグメンテーションはすべての設定で好意的に比較され、1から3BLEUポイントの範囲で文字レベルのセグメンテーションを上回っている。

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