論文の概要: Improving Zero-Shot Translation by Disentangling Positional Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15127v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 12:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:01:32.820451
• Title: Improving Zero-Shot Translation by Disentangling Positional Information
• Title（参考訳）: 位置情報分離によるゼロショット翻訳の改善
• Authors: Danni Liu, Jan Niehues, James Cross, Francisco Guzm\'an, Xian Li
• Abstract要約: 言語固有の表現を引き起こす主な要因は、入力トークンに対する位置対応であることを示す。 指示方向の品質を維持しながら、ゼロショット翻訳で最大18.5 BLEUポイントを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.02434897109097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual neural machine translation has shown the capability of directly translating between language pairs unseen in training, i.e. zero-shot translation. Despite being conceptually attractive, it often suffers from low output quality. The difficulty of generalizing to new translation directions suggests the model representations are highly specific to those language pairs seen in training. We demonstrate that a main factor causing the language-specific representations is the positional correspondence to input tokens. We show that this can be easily alleviated by removing residual connections in an encoder layer. With this modification, we gain up to 18.5 BLEU points on zero-shot translation while retaining quality on supervised directions. The improvements are particularly prominent between related languages, where our proposed model outperforms pivot-based translation. Moreover, our approach allows easy integration of new languages, which substantially expands translation coverage. By thorough inspections of the hidden layer outputs, we show that our approach indeed leads to more language-independent representations.
• Abstract（参考訳）: 多言語ニューラルマシン翻訳は、トレーニングで見えない言語ペア間で直接翻訳する能力を示している。 ゼロショット翻訳。 概念的には魅力的だが、しばしば低い出力品質に悩まされる。 新しい翻訳方向への一般化の難しさは、モデル表現が訓練で見られる言語対に非常に特有であることを示している。 言語固有の表現を引き起こす主な要因が入力トークンの位置対応であることを示す。 エンコーダ層の残余接続をなくすことで,これを容易に緩和できることを示す。 この修正により、教師付き方向の品質を維持しながら、ゼロショット翻訳で最大18.5 BLEUポイントを得ることができる。 提案したモデルがピボットベースの翻訳より優れている関連言語間では特に改善が顕著である。 さらに,このアプローチでは,翻訳範囲を大きく拡大する新しい言語の統合が容易になる。 隠れた層出力の徹底的な検査により、我々のアプローチが言語に依存しない表現につながることを示す。

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