論文の概要: Learning Policies for Multilingual Training of Neural Machine Translation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06964v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 21:38:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-15 13:26:58.875948
• Title: Learning Policies for Multilingual Training of Neural Machine Translation Systems
• Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳システムの多言語学習のための学習方針
• Authors: Gaurav Kumar, Philipp Koehn, Sanjeev Khudanpur
• Abstract要約: 低リソースのMNMT(Multilingual Neural Machine Translation)は通常、1つ以上の言語ペアの翻訳性能を改善する。 本稿では,2つの簡単な検索ベースのカリキュラムを提案し,微調整などの既存手法と併用して翻訳性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.292020779233056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-resource Multilingual Neural Machine Translation (MNMT) is typically tasked with improving the translation performance on one or more language pairs with the aid of high-resource language pairs. In this paper, we propose two simple search based curricula -- orderings of the multilingual training data -- which help improve translation performance in conjunction with existing techniques such as fine-tuning. Additionally, we attempt to learn a curriculum for MNMT from scratch jointly with the training of the translation system with the aid of contextual multi-arm bandits. We show on the FLORES low-resource translation dataset that these learned curricula can provide better starting points for fine tuning and improve overall performance of the translation system.
• Abstract（参考訳）: 低リソースのMNMT(Multilingual Neural Machine Translation)は、1つ以上の言語ペアの翻訳性能を高リソースの言語ペアの助けを借りて向上させるのが一般的である。 本論文では,複数言語の学習データの順序付けという2つの単純な検索に基づくカリキュラムを提案し,微調整などの既存の手法と連動して翻訳性能を向上させる。 さらに,MNMTのカリキュラムをスクラッチから学習し,文脈的マルチアームバンディットの助けを借りて翻訳システムの訓練を行う。 FLORESの低リソース翻訳データセットにおいて、これらの学習カリキュラムは、微調整のためのより良い出発点を提供し、翻訳システム全体の性能を向上させることができることを示す。

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