論文の概要: Understanding Pre-Editing for Black-Box Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02955v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 02:01:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 17:47:02.081480
• Title: Understanding Pre-Editing for Black-Box Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ブラックボックスニューラルマシン翻訳のための事前編集の理解
• Authors: Rei Miyata, Atsushi Fujita
• Abstract要約: 事前編集(英: Pre-editing)とは、機械翻訳(MT)によりより高品質に翻訳できるように、ソーステキスト(ST)を変更するプロセスである。 ブラックボックス型ニューラルMT (NMT) の予測不可能性にもかかわらず, 様々な実用的MT症例にプレ編集が適用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.538755088321404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Pre-editing is the process of modifying the source text (ST) so that it can be translated by machine translation (MT) in a better quality. Despite the unpredictability of black-box neural MT (NMT), pre-editing has been deployed in various practical MT use cases. Although many studies have demonstrated the effectiveness of pre-editing methods for particular settings, thus far, a deep understanding of what pre-editing is and how it works for black-box NMT is lacking. To elicit such understanding, we extensively investigated human pre-editing practices. We first implemented a protocol to incrementally record the minimum edits for each ST and collected 6,652 instances of pre-editing across three translation directions, two MT systems, and four text domains. We then analysed the instances from three perspectives: the characteristics of the pre-edited ST, the diversity of pre-editing operations, and the impact of the pre-editing operations on NMT outputs. Our findings include the following: (1) enhancing the explicitness of the meaning of an ST and its syntactic structure is more important for obtaining better translations than making the ST shorter and simpler, and (2) although the impact of pre-editing on NMT is generally unpredictable, there are some tendencies of changes in the NMT outputs depending on the editing operation types.
• Abstract（参考訳）: 事前編集(pre-editing)は、ソーステキスト(st)を機械翻訳(mt)によりより良い品質で翻訳できるように修正するプロセスである。 ブラックボックス型ニューラルMT (NMT) の予測不可能性にもかかわらず, 様々な実用的MT症例にプレ編集が適用されている。 多くの研究は、特定の設定で事前編集する方法の有効性を実証しているが、これまでのところ、事前編集とは何か、ブラックボックスnmtでどのように機能するかの深い理解が欠けている。 このような理解を引き出すために、私たちは人間の事前編集プラクティスを幅広く調査した。 まず,ST毎の最小編集をインクリメンタルに記録するプロトコルを実装し,3つの翻訳方向,2つのMTシステム,4つのテキストドメインにまたがる事前編集の6,652のインスタンスを収集した。 次に, 事前編集STの特性, 事前編集操作の多様性, NMT出力に対する事前編集操作の影響の3つの観点から分析を行った。 本研究は,(1)STの意味の明示性の向上と,その構文構造がSTの短縮・簡易化よりも優れた翻訳を得る上で重要であること,(2)NMTに対する事前編集の影響は概ね予測できないが,編集操作の種類によってNMT出力に変化が生じる傾向があること,などの知見を得た。

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