論文の概要: Enriching Non-Autoregressive Transformer with Syntactic and SemanticStructures for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08942v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 04:12:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:32:34.250407
• Title: Enriching Non-Autoregressive Transformer with Syntactic and SemanticStructures for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 神経機械翻訳のための構文および意味構造を用いた非自己回帰トランスフォーマーの強化
• Authors: Ye Liu, Yao Wan, Jian-Guo Zhang, Wenting Zhao, Philip S. Yu
• Abstract要約: 本稿では,言語の明示的な構文構造と意味構造を非自己回帰トランスフォーマーに組み込むことを提案する。 我々のモデルは、最先端の非自己回帰モデルと比較して翻訳品質を保ちながら、はるかに高速な速度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.864148836486166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The non-autoregressive models have boosted the efficiency of neural machine translation through parallelized decoding at the cost of effectiveness when comparing with the autoregressive counterparts. In this paper, we claim that the syntactic and semantic structures among natural language are critical for non-autoregressive machine translation and can further improve the performance. However, these structures are rarely considered in the existing non-autoregressive models. Inspired by this intuition, we propose to incorporate the explicit syntactic and semantic structures of languages into a non-autoregressive Transformer, for the task of neural machine translation. Moreover, we also consider the intermediate latent alignment within target sentences to better learn the long-term token dependencies. Experimental results on two real-world datasets (i.e., WMT14 En-De and WMT16 En-Ro) show that our model achieves a significantly faster speed, as well as keeps the translation quality when compared with several state-of-the-art non-autoregressive models.
• Abstract（参考訳）: 非自己回帰モデルにより、自己回帰モデルと比較した場合の有効性を犠牲にして、並列復号による神経機械翻訳の効率が向上した。 本稿では,自然言語間の構文構造と意味構造が非自己回帰機械翻訳に不可欠であり,さらに性能を向上させることができると主張する。 しかし、これらの構造は既存の非自己回帰モデルではめったに考慮されない。 この直観に触発されて、神経機械翻訳のタスクのために、言語の明示的な構文と意味構造を非自己回帰トランスフォーマーに組み込むことを提案する。 さらに,長期トークンの依存関係をよりよく学習するために,対象文内の中間潜時アライメントも検討する。 実世界の2つのデータセット(WMT14 En-DeとWMT16 En-Ro)の実験結果から、我々のモデルは、最先端の非自己回帰モデルと比較すると、翻訳品質が著しく向上することが示された。

関連論文リスト

• Non-Fluent Synthetic Target-Language Data Improve Neural Machine Translation [0.0]
  本研究では,非流用目標文を用いた合成学習サンプルが翻訳性能を向上させることを示す。 この改善は、元のトレーニングコーパスのサイズとは無関係である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T11:52:45Z)
• Optimizing Non-Autoregressive Transformers with Contrastive Learning [74.46714706658517]
  非自己回帰変換器(NAT)は、逐次順序ではなく全ての単語を同時に予測することにより、自動回帰変換器(AT)の推論遅延を低減する。 本稿では,データ分布ではなく,モデル分布からのサンプリングによるモダリティ学習の容易化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T04:20:13Z)
• TransFool: An Adversarial Attack against Neural Machine Translation Models [49.50163349643615]
  敵攻撃に対するニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルの脆弱性を調査し,TransFoolと呼ばれる新たな攻撃アルゴリズムを提案する。 クリーンなサンプルと高いレベルのセマンティックな類似性を保ったソースコード言語で、流動的な逆の例を生成する。 自動的および人的評価に基づいて、TransFoolは、既存の攻撃と比較して成功率、意味的類似性、流布率の改善につながる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T08:35:34Z)
• A Cognitive Study on Semantic Similarity Analysis of Large Corpora: A Transformer-based Approach [0.0]
  我々は,従来の技術とトランスフォーマー技術の両方を用いて,米国特許法とPhrase Matchingデータセットのセマンティック類似性解析とモデリングを行う。 実験の結果,従来の手法と比較して手法の性能が向上し,平均ピアソン相関スコアは0.79。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T11:06:56Z)
• Non-Autoregressive Neural Machine Translation: A Call for Clarity [3.1447111126465]
  我々は、非自己回帰的翻訳モデルを改善するために提案されたいくつかの手法を再検討する。 我々は,長文予測やCTCに基づくアーキテクチャ変種を用いて,強力なベースラインを確立するための新たな洞察を提供する。 4つの翻訳タスクに対してsareBLEUを用いて,標準化されたBLEU,chrF++,TERスコアをコントリビュートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T12:15:22Z)
• Non-Autoregressive Translation by Learning Target Categorical Codes [59.840510037250944]
  本論文では,非回帰型復号法に潜在変数として暗黙的に分類符号を学習するCNATを提案する。 実験の結果,本モデルは機械翻訳タスクにおいて同等あるいは優れた性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-21T14:12:34Z)
• Learning Source Phrase Representations for Neural Machine Translation [65.94387047871648]
  本稿では,対応するトークン表現から句表現を生成可能な注意句表現生成機構を提案する。 実験では,強力なトランスフォーマーベースライン上でのWMT 14の英語・ドイツ語・英語・フランス語タスクにおいて,大幅な改善が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T13:43:11Z)
• Improve Variational Autoencoder for Text Generationwith Discrete Latent Bottleneck [52.08901549360262]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、エンドツーエンドの表現学習において必須のツールである。 VAEは強い自己回帰デコーダで潜伏変数を無視する傾向がある。 よりコンパクトな潜在空間において暗黙的な潜在特徴マッチングを強制する原理的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T14:41:37Z)

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。