論文の概要: Future-Guided Incremental Transformer for Simultaneous Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12465v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 03:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:23:43.268085
• Title: Future-Guided Incremental Transformer for Simultaneous Translation
• Title（参考訳）: 同時翻訳のための未来誘導インクリメンタルトランス
• Authors: Shaolei Zhang, Yang Feng, Liangyou Li
• Abstract要約: 同時翻訳(st)は、ソース文を読みながら同期的に開始され、多くのオンラインシナリオで使用される。 wait-kポリシーは、隠れた状態の再計算によるトレーニング速度の低下と、トレーニングを導くための将来のソース情報の欠如という2つの弱点に直面しています。 平均埋め込み層(AEL)を有するインクリメンタルトランスフォーマを提案し,隠れ状態の計算速度を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8452940299620435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous translation (ST) starts translations synchronously while reading source sentences, and is used in many online scenarios. The previous wait-k policy is concise and achieved good results in ST. However, wait-k policy faces two weaknesses: low training speed caused by the recalculation of hidden states and lack of future source information to guide training. For the low training speed, we propose an incremental Transformer with an average embedding layer (AEL) to accelerate the speed of calculation of the hidden states during training. For future-guided training, we propose a conventional Transformer as the teacher of the incremental Transformer, and try to invisibly embed some future information in the model through knowledge distillation. We conducted experiments on Chinese-English and German-English simultaneous translation tasks and compared with the wait-k policy to evaluate the proposed method. Our method can effectively increase the training speed by about 28 times on average at different k and implicitly embed some predictive abilities in the model, achieving better translation quality than wait-k baseline.
• Abstract（参考訳）: 同時翻訳(st)は、原文を読みながら翻訳を同期的に開始し、多くのオンラインシナリオで使用される。 以前のwait-kポリシーは簡潔で、STで良い結果を得た。 しかし、wait-kポリシーは、隠れた状態の再計算によるトレーニング速度の低下と、トレーニングを導くための将来の情報源情報の欠如という2つの弱点に直面している。 低トレーニング速度では,学習中の隠れ状態の計算速度を高速化するため,平均埋め込み層(AEL)を有するインクリメンタルトランスを提案する。 今後の指導訓練のために,インクリメンタルトランスの教師として従来の変圧器を提案し,知識蒸留を通したモデルに将来の情報を埋め込む。 提案手法を評価するために,中国語-英語-ドイツ語-英語同時翻訳タスクの実験を行い,wait-kポリシーと比較した。 提案手法は,学習速度を平均28倍に向上させ,予測能力を暗黙的にモデルに組み込むことにより,待ち時間ベースラインよりも優れた翻訳品質を実現する。

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