論文の概要: Generative latent neural models for automatic word alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13117v1
• Date: Mon, 28 Sep 2020 07:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 20:56:15.805232
• Title: Generative latent neural models for automatic word alignment
• Title（参考訳）: 単語自動アライメントのための生成潜時ニューラルネットワークモデル
• Authors: Anh Khoa Ngo Ho (LIMSI), Fran\c{c}ois Yvon
• Abstract要約: 変分オートエンコーダは、最近、自然言語処理において、言語生成タスクに有用な教師なしの潜在表現を学習するために、様々な自然言語処理で使用されている。 本稿では,単語アライメント作業のためのこれらのモデルについて検討し,バニラ変分オートエンコーダのいくつかの進化について提案・評価する。 これらの手法は、Giza++と2つの言語ペアに対して強力なニューラルネットワークアライメントシステムに比較して、競争力のある結果が得られることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Word alignments identify translational correspondences between words in a parallel sentence pair and are used, for instance, to learn bilingual dictionaries, to train statistical machine translation systems or to perform quality estimation. Variational autoencoders have been recently used in various of natural language processing to learn in an unsupervised way latent representations that are useful for language generation tasks. In this paper, we study these models for the task of word alignment and propose and assess several evolutions of a vanilla variational autoencoders. We demonstrate that these techniques can yield competitive results as compared to Giza++ and to a strong neural network alignment system for two language pairs.
• Abstract（参考訳）: 単語アライメントは、並列文対の単語間の翻訳対応を識別し、例えば、バイリンガル辞書を学習したり、統計的機械翻訳システムを訓練したり、品質推定を行うために使用される。 変分オートエンコーダは、言語生成タスクに有用な教師なしの潜在表現で学習するために、最近様々な自然言語処理で使用されている。 本稿では,単語アライメントの課題としてこれらのモデルを調査し,バニラ変分オートエンコーダのいくつかの進化を提案・評価する。 これらの手法は、Giza++と2つの言語ペアに対して強力なニューラルネットワークアライメントシステムに比較して、競争力のある結果が得られることを示す。

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