論文の概要: Context-Adaptive Document-Level Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08259v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 17:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 15:52:13.523417
• Title: Context-Adaptive Document-Level Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 文脈適応型文書レベルニューラルネットワーク翻訳
• Authors: Linlin Zhang
• Abstract要約: モデルが必要かつ有用なコンテキストを適用できるようにするデータ適応メソッドを紹介します。 実験によれば、提案手法は1.99 bleu ポイントのゲインで従来の手法よりも大幅に性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most existing document-level neural machine translation (NMT) models leverage a fixed number of the previous or all global source sentences to handle the context-independent problem in standard NMT. However, the translating of each source sentence benefits from various sizes of context, and inappropriate context may harm the translation performance. In this work, we introduce a data-adaptive method that enables the model to adopt the necessary and useful context. Specifically, we introduce a light predictor into two document-level translation models to select the explicit context. Experiments demonstrate the proposed approach can significantly improve the performance over the previous methods with a gain up to 1.99 BLEU points.
• Abstract（参考訳）: 既存の文書レベルのニューラルマシン翻訳(NMT)モデルは、標準NMTの文脈に依存しない問題に対処するために、以前のまたはすべてのグローバルソース文の固定数を利用する。 しかし、各文の翻訳は様々な文脈の大きさの利点があり、不適切な文脈は翻訳性能を損なう可能性がある。 そこで本研究では,モデルに必要かつ有用なコンテキストを適用するためのデータ適応手法を提案する。 具体的には、2つの文書レベルの翻訳モデルに光予測器を導入し、明示的な文脈を選択する。 実験によれば、提案手法は1.99 bleu ポイントのゲインで従来の手法よりも大幅に性能が向上する。

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