Fugu-MT 論文翻訳(概要): Look It Up: Bilingual Dictionaries Improve Neural Machine Translation

論文の概要: Look It Up: Bilingual Dictionaries Improve Neural Machine Translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05997v2
Date: Fri, 28 Jan 2022 17:09:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-08 05:21:16.924194
Title: Look It Up: Bilingual Dictionaries Improve Neural Machine Translation
Title（参考訳）: 検索:バイリンガル辞書がニューラルマシン翻訳を改善する
Authors: Xing Jie Zhong, and David Chiang
Abstract要約: 本稿では,辞書定義をレアワードに"付加"する手法について述べる。バイリンガル辞書による最大1.8BLEUの改善を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.385945558427863
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite advances in neural machine translation (NMT) quality, rare words continue to be problematic. For humans, the solution to the rare-word problem has long been dictionaries, but dictionaries cannot be straightforwardly incorporated into NMT. In this paper, we describe a new method for "attaching" dictionary definitions to rare words so that the network can learn the best way to use them. We demonstrate improvements of up to 1.8 BLEU using bilingual dictionaries.
Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(nmt)の品質は向上しているが、希少な単語が問題となっている。人間にとって、レアワード問題の解法は、長い間辞書であったが、辞書は直接NMTに組み込むことはできない。本稿では,辞書の定義をレアな単語に"アタッチ"する新しい手法について述べる。二言語辞書を用いて最大1.8 bleuの改善を示す。

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