Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incorporating Terminology Constraints in Automatic Post-Editing

論文の概要: Incorporating Terminology Constraints in Automatic Post-Editing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09608v1
Date: Mon, 19 Oct 2020 15:44:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 21:49:13.870667
Title: Incorporating Terminology Constraints in Automatic Post-Editing
Title（参考訳）: 自動編集における用語制約の導入
Authors: David Wan, Chris Kedzie, Faisal Ladhak, Marine Carpuat and Kathleen McKeown
Abstract要約: 語彙的に制約されたAPEに対する自己回帰モデルと非自己回帰モデルの両方を提示する。提案手法により,95%の用語の保存が可能となり,英独ベンチマークの翻訳品質も向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.304864678067865
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Users of machine translation (MT) may want to ensure the use of specific lexical terminologies. While there exist techniques for incorporating terminology constraints during inference for MT, current APE approaches cannot ensure that they will appear in the final translation. In this paper, we present both autoregressive and non-autoregressive models for lexically constrained APE, demonstrating that our approach enables preservation of 95% of the terminologies and also improves translation quality on English-German benchmarks. Even when applied to lexically constrained MT output, our approach is able to improve preservation of the terminologies. However, we show that our models do not learn to copy constraints systematically and suggest a simple data augmentation technique that leads to improved performance and robustness.
Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)のユーザーは、特定の語彙用語の使用を確実にしたいかもしれない。 MTの推論中に用語制約を組み込む手法は存在するが、現在のAPEアプローチでは最終翻訳にそれらが現れることは保証できない。本稿では,語彙制限された類人猿に対する自己回帰モデルと非自己回帰モデルの両方を示し,本手法が用語の95%の保存を可能にするとともに,英独ベンチマークの翻訳品質を向上させることを実証する。語彙的に制約されたMT出力に適用しても,本手法は用語の保存を改善することができる。しかし,本モデルでは,制約を体系的に模倣することを学ばず,性能と堅牢性の向上につながる単純なデータ拡張手法を提案する。

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