論文の概要: Sentence Boundary Augmentation For Neural Machine Translation Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11132v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 16:44:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 23:25:44.695224
• Title: Sentence Boundary Augmentation For Neural Machine Translation Robustness
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳ロバストネスのための文境界拡張
• Authors: Daniel Li, Te I, Naveen Arivazhagan, Colin Cherry, Dirk Padfield
• Abstract要約: 文境界セグメンテーションが品質に最も大きな影響を与えることを示し、セグメンテーションの堅牢性を改善するための単純なデータ拡張戦略を開発する。 文境界セグメンテーションが品質に最も大きな影響を与えることを示し、セグメンテーションの堅牢性を改善するための単純なデータ拡張戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.290581889247983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Machine Translation (NMT) models have demonstrated strong state of the art performance on translation tasks where well-formed training and evaluation data are provided, but they remain sensitive to inputs that include errors of various types. Specifically, in the context of long-form speech translation systems, where the input transcripts come from Automatic Speech Recognition (ASR), the NMT models have to handle errors including phoneme substitutions, grammatical structure, and sentence boundaries, all of which pose challenges to NMT robustness. Through in-depth error analysis, we show that sentence boundary segmentation has the largest impact on quality, and we develop a simple data augmentation strategy to improve segmentation robustness.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルは、十分な訓練と評価データを提供する翻訳タスクにおいて、高いパフォーマンスを示すが、それらは様々なタイプのエラーを含む入力に敏感である。 具体的には、入力書き起こしが自動音声認識(ASR)から来る長文音声翻訳システムにおいて、NMTモデルは音素置換、文法構造、文境界などの誤りを処理しなければならない。 奥行き誤差解析により,文境界セグメンテーションが品質に与える影響が最も大きいことを示し,セグメンテーションの堅牢性を改善するための単純なデータ拡張戦略を開発する。

関連論文リスト

• LANDeRMT: Detecting and Routing Language-Aware Neurons for Selectively Finetuning LLMs to Machine Translation [43.26446958873554]
  大規模言語モデル(LLM)は,バイリンガルの監督が限られているにもかかわらず,多言語翻訳において有望な結果を示している。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は,バイリンガルの監督が限定された場合でも,多言語翻訳において有望な結果を示している。 LandeRMT は LLM を textbfMachine textbfTranslation に選択的に微調整するフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T02:39:42Z)
• A Data Selection Approach for Enhancing Low Resource Machine Translation Using Cross-Lingual Sentence Representations [0.4499833362998489]
  本研究は,既存のデータセットが特に騒々しい英語-マラティー語対の事例に焦点を当てた。 データ品質問題の影響を軽減するために,言語間文表現に基づくデータフィルタリング手法を提案する。 その結果,IndicSBERTによるベースラインポストフィルタよりも翻訳品質が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T13:49:45Z)
• Code-Switching with Word Senses for Pretraining in Neural Machine Translation [107.23743153715799]
  ニューラルネットワーク翻訳のための単語センス事前学習(WSP-NMT)について紹介する。 WSP-NMTは、知識ベースからの単語感覚情報を活用した多言語NMTモデルの事前学習のためのエンドツーエンドアプローチである。 実験の結果,全体の翻訳品質が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T16:13:01Z)
• SALTED: A Framework for SAlient Long-Tail Translation Error Detection [17.914521288548844]
  本稿では,機械翻訳モデルの動作テストのための仕様ベースのフレームワークであるSALTEDを紹介する。 私たちのアプローチの核となるのは、ソース文とシステム出力の間のエラーをフラグする高精度検出器の開発です。 これらの検出器は,MTシステムにおける有意な長テール誤差の同定だけでなく,トレーニングデータの高精細フィルタリングにも有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T06:45:07Z)
• When Does Translation Require Context? A Data-driven, Multilingual Exploration [71.43817945875433]
  談話の適切な処理は機械翻訳(MT)の品質に大きく貢献する 文脈認識型MTにおける最近の研究は、評価中に少量の談話現象を標的にしようとしている。 談話現象のモデル性能を識別・評価するタグの集合である,多言語談話認識ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T17:29:30Z)
• PheMT: A Phenomenon-wise Dataset for Machine Translation Robustness on User-Generated Contents [40.25277134147149]
  日本語翻訳における特定の言語現象に対するMTシステムの堅牢性を評価するための新しいデータセットであるPheMTを提案する。 作成したデータセットを用いて行った実験では、社内モデルだけでなく、市販のシステムでも、特定の現象の存在によって大きく混乱していることが明らかになりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T04:44:47Z)
• On Long-Tailed Phenomena in Neural Machine Translation [50.65273145888896]
  最先端のニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルは、低周波トークンの生成に苦労する。 条件付きテキスト生成における構造的依存関係にモデルトレーニングを適応させるために,新たな損失関数である反焦点損失を提案する。 提案手法は,複数の機械翻訳(MT)データセットに対して有効であり,クロスエントロピーよりも顕著に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-10T07:00:57Z)
• It's Easier to Translate out of English than into it: Measuring Neural Translation Difficulty by Cross-Mutual Information [90.35685796083563]
  クロスミューチュアル情報(英: Cross-mutual information、XMI)は、機械翻訳の難易度に関する非対称情報理論の指標である。 XMIは、ほとんどのニューラルマシン翻訳モデルの確率的性質を利用する。 本稿では,現代ニューラル翻訳システムを用いた言語間翻訳の難易度に関する最初の体系的および制御的な研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T17:38:48Z)
• On the Inference Calibration of Neural Machine Translation [54.48932804996506]
  校正と翻訳性能と誤校正の言語特性の相関について検討した。 そこで本研究では,推論キャリブレーションと翻訳性能を両立できる新しいラベル平滑化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T02:03:56Z)
• Robust Unsupervised Neural Machine Translation with Adversarial Denoising Training [66.39561682517741]
  unsupervised neural machine translation (UNMT) は機械翻訳コミュニティに大きな関心を集めている。 UNMTの主な利点は、必要な大規模な訓練用テキストの簡単な収集にある。 本稿では,UNMT ベースのシステムのロバスト性を改善するため,まずノイズを考慮に入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-28T05:17:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。