論文の概要: Facebook AI's WMT20 News Translation Task Submission

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08298v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 21:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:14:37.201530
• Title: Facebook AI's WMT20 News Translation Task Submission
• Title（参考訳）: Facebook AIのWMT20ニュース翻訳タスクの提出
• Authors: Peng-Jen Chen, Ann Lee, Changhan Wang, Naman Goyal, Angela Fan, Mary Williamson, Jiatao Gu
• Abstract要約: 本稿では、Facebook AIによるWMT20共有ニュース翻訳タスクの提出について述べる。 資源設定の低さに着目し,タミル語-英語とイヌクティトゥット語-英語の2つの言語ペアに参加する。 我々は、利用可能なデータをすべて活用し、ターゲットのニュースドメインにシステムを適用するという、2つの主要な戦略を用いて、低リソース問題にアプローチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.92594751788403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes Facebook AI's submission to WMT20 shared news translation task. We focus on the low resource setting and participate in two language pairs, Tamil <-> English and Inuktitut <-> English, where there are limited out-of-domain bitext and monolingual data. We approach the low resource problem using two main strategies, leveraging all available data and adapting the system to the target news domain. We explore techniques that leverage bitext and monolingual data from all languages, such as self-supervised model pretraining, multilingual models, data augmentation, and reranking. To better adapt the translation system to the test domain, we explore dataset tagging and fine-tuning on in-domain data. We observe that different techniques provide varied improvements based on the available data of the language pair. Based on the finding, we integrate these techniques into one training pipeline. For En->Ta, we explore an unconstrained setup with additional Tamil bitext and monolingual data and show that further improvement can be obtained. On the test set, our best submitted systems achieve 21.5 and 13.7 BLEU for Ta->En and En->Ta respectively, and 27.9 and 13.0 for Iu->En and En->Iu respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、Facebook AIによるWMT20共有ニュース翻訳タスクの提出について述べる。 低リソース設定に重点を置き、Tamil <-> English と Inuktitut <-> English の2つの言語ペアに参加する。 我々は、利用可能なデータをすべて活用し、ターゲットのニュースドメインにシステムを適用するという、2つの主要な戦略を用いて、低リソース問題にアプローチする。 自己教師付きモデル事前学習,多言語モデル,データ拡張,再ランキングなど,すべての言語からバイテキストとモノリンガルデータを活用する手法を検討する。 翻訳システムをテストドメインに適合させるために,データタギングとドメイン内データの微調整について検討する。 異なる手法が言語ペアの利用可能なデータに基づいて様々な改善を提供するのを観察する。 発見に基づいて、これらのテクニックを1つのトレーニングパイプラインに統合します。 En->Ta では,Tamil bitext とモノリンガルデータを付加した制約のない設定を探索し,さらなる改善が期待できることを示す。 テストセットでは,Ta->EnとEn->Taのそれぞれ21.5と13.7のBLEU,Iu->EnとEn->Iuのそれぞれ27.9と13.0を達成する。

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