論文の概要: Synthetic Source Language Augmentation for Colloquial Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15178v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 14:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:06:21.599428
• Title: Synthetic Source Language Augmentation for Colloquial Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 口語ニューラルマシン翻訳のための合成ソース言語拡張
• Authors: Asrul Sani Ariesandy, Mukhlis Amien, Alham Fikri Aji, Radityo Eko Prasojo
• Abstract要約: youtube と twitter から収集した新しいインドネシア英語テストセットを開発した。 インドネシア語正規語のソースに合成スタイル拡張を行い、ベースラインのId-Enモデルを改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.303435360096988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural machine translation (NMT) is typically domain-dependent and style-dependent, and it requires lots of training data. State-of-the-art NMT models often fall short in handling colloquial variations of its source language and the lack of parallel data in this regard is a challenging hurdle in systematically improving the existing models. In this work, we develop a novel colloquial Indonesian-English test-set collected from YouTube transcript and Twitter. We perform synthetic style augmentation to the source of formal Indonesian language and show that it improves the baseline Id-En models (in BLEU) over the new test data.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳(NMT)は通常ドメインに依存し、スタイルに依存し、多くのトレーニングデータを必要とする。 最先端のNMTモデルは、しばしばソース言語の語彙的バリエーションを扱うのに不足しており、この点において並列データの欠如は、既存のモデルを体系的に改善する上で難しいハードルである。 そこで本研究では,youtube と twitter から収集したインドネシア英語テストセットを開発した。 インドネシア語正規語のソースに対して合成スタイル拡張を行い、新しいテストデータよりもベースラインId-Enモデル(BLEU)を改善したことを示す。

関連論文リスト

• Learning to Generalize to More: Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation [50.54059385277964]
  CsaNMT(Continuous Semantic Augmentation)と呼ばれる新しいデータ拡張パラダイムを提案する。 CsaNMTは各トレーニングインスタンスを、同じ意味の下で適切なリテラル式をカバーできる隣接領域で拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T08:16:28Z)
• Bridging the Data Gap between Training and Inference for Unsupervised Neural Machine Translation [49.916963624249355]
  UNMTモデルは、翻訳されたソースと推論中の自然言語で擬似並列データに基づいて訓練される。 トレーニングと推論のソース差はUNMTモデルの翻訳性能を妨げている。 本稿では、擬似並列データ自然言語を同時に用いたオンライン自己学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T04:50:27Z)
• Factorized Neural Transducer for Efficient Language Model Adaptation [51.81097243306204]
  空白および語彙予測を分解し,ニューラルトランスデューサの因子化モデルを提案する。 この因子化は、音声認識のためのトランスデューサにスタンドアロン言語モデルの改善を移すことが期待できる。 提案した因子化ニューラルトランスデューサは、言語モデル適応にドメイン外テキストデータを使用する場合、15%から20%のWER改善が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T15:04:00Z)
• Contrastive Learning for Context-aware Neural Machine TranslationUsing Coreference Information [14.671424999873812]
  ソース文と文脈文のコア参照に基づく新しいデータ拡張とコントラスト学習方式であるCorefCLを提案する。 コンテキスト文で検出されたコア参照の言及を自動的に破損させることで、CorefCLはコア参照の不整合に敏感なモデルをトレーニングすることができる。 実験では,英語・ドイツ語・韓国語タスクの比較モデルのBLEUを一貫して改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T05:18:47Z)
• Language Modeling, Lexical Translation, Reordering: The Training Process of NMT through the Lens of Classical SMT [64.1841519527504]
  ニューラルマシン翻訳は、翻訳プロセス全体をモデル化するために、単一のニューラルネットワークを使用する。 ニューラルネットワーク翻訳はデファクトスタンダードであるにもかかわらず、NMTモデルがトレーニングの過程でどのように異なる能力を獲得するのかは、まだ明らかになっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T09:38:50Z)
• Alternated Training with Synthetic and Authentic Data for Neural Machine Translation [49.35605028467887]
  ニューラルマシン翻訳(NMT)のための合成および認証データを用いた交互トレーニングを提案する。 従来の研究と比較して,ノイズの多い合成データによってNMTモデルのトレーニングが妨げられるのを防止するためのガイダンスとして,認証データを導入している。 中国語・ドイツ語・英語の翻訳タスクの実験は、我々のアプローチがいくつかの強いベースラインにまたがって性能を向上させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T07:13:16Z)
• Exploring Unsupervised Pretraining Objectives for Machine Translation [99.5441395624651]
  教師なし言語間事前訓練は、ニューラルマシン翻訳(NMT)の強力な結果を得た ほとんどのアプローチは、入力の一部をマスキングしてデコーダで再構成することで、シーケンス・ツー・シーケンスアーキテクチャにマスク付き言語モデリング(MLM)を適用する。 マスキングと、実際の(完全な)文に似た入力を生成する代替目的を、文脈に基づいて単語を並べ替えて置き換えることにより比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T10:18:23Z)
• Self-supervised and Supervised Joint Training for Resource-rich Machine Translation [30.502625878505732]
  テキスト表現の自己教師付き事前学習が低リソースニューラルネットワーク翻訳(NMT)に成功している 我々は,NMTモデルを最適化するために,自己教師付き学習と教師付き学習を組み合わせた共同学習手法である$F$-XEnDecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T02:35:40Z)

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。