論文の概要: XLM-T: Scaling up Multilingual Machine Translation with Pretrained Cross-lingual Transformer Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15547v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 11:16:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:15:11.767952
• Title: XLM-T: Scaling up Multilingual Machine Translation with Pretrained Cross-lingual Transformer Encoders
• Title（参考訳）: XLM-T:事前訓練された言語間変換器エンコーダによる多言語機械翻訳のスケールアップ
• Authors: Shuming Ma, Jian Yang, Haoyang Huang, Zewen Chi, Li Dong, Dongdong Zhang, Hany Hassan Awadalla, Alexandre Muzio, Akiko Eriguchi, Saksham Singhal, Xia Song, Arul Menezes, Furu Wei
• Abstract要約: そこで本稿では,既製のクロスリンガルトランスフォーマでモデルを初期化し,多言語並列データで微調整するXLM-Tを提案する。 この単純な方法は,10対のWMTデータセットと94対のOPUS-100コーパスにおいて,大幅な改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.0059978016914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual machine translation enables a single model to translate between different languages. Most existing multilingual machine translation systems adopt a randomly initialized Transformer backbone. In this work, inspired by the recent success of language model pre-training, we present XLM-T, which initializes the model with an off-the-shelf pretrained cross-lingual Transformer encoder and fine-tunes it with multilingual parallel data. This simple method achieves significant improvements on a WMT dataset with 10 language pairs and the OPUS-100 corpus with 94 pairs. Surprisingly, the method is also effective even upon the strong baseline with back-translation. Moreover, extensive analysis of XLM-T on unsupervised syntactic parsing, word alignment, and multilingual classification explains its effectiveness for machine translation. The code will be at https://aka.ms/xlm-t.
• Abstract（参考訳）: 多言語機械翻訳により、1つのモデルが異なる言語間で翻訳することができる。 既存の多言語機械翻訳システムではトランスフォーマーのバックボーンがランダムに初期化されている。 本研究は,近年の言語モデル事前学習の成功に触発されて,市販の言語間トランスフォーマーエンコーダでモデルを初期化し,多言語並列データで微調整するXLM-Tを提案する。 この単純な方法は,10対のWMTデータセットと94対のOPUS-100コーパスにおいて,大幅な改善を実現する。 驚くべきことに、この方法はバックトランスレーションを伴う強いベースラインでも有効である。 さらに、教師なし構文解析、単語アライメント、多言語分類におけるXLM-Tの広範な分析により、機械翻訳の有効性が説明される。 コードはhttps://aka.ms/xlm-t。

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