論文の概要: Measuring and Increasing Context Usage in Context-Aware Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03482v1
• Date: Fri, 7 May 2021 19:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:05:16.805827
• Title: Measuring and Increasing Context Usage in Context-Aware Machine Translation
• Title（参考訳）: 文脈認識機械翻訳における文脈使用量の測定と増加
• Authors: Patrick Fernandes, Kayo Yin, Graham Neubig, Andr\'e F. T. Martins
• Abstract要約: 機械翻訳モデルによるコンテキストの使用を定量的にするために、新しいメトリクス、条件付き相互情報を導入します。 次に,コンテキスト認識モデルによってコンテキストの使用量を増やすために,コンテキスト認識ワードドロップアウトという,新しい簡易なトレーニング手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.5726087590283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work in neural machine translation has demonstrated both the necessity and feasibility of using inter-sentential context -- context from sentences other than those currently being translated. However, while many current methods present model architectures that theoretically can use this extra context, it is often not clear how much they do actually utilize it at translation time. In this paper, we introduce a new metric, conditional cross-mutual information, to quantify the usage of context by these models. Using this metric, we measure how much document-level machine translation systems use particular varieties of context. We find that target context is referenced more than source context, and that conditioning on a longer context has a diminishing effect on results. We then introduce a new, simple training method, context-aware word dropout, to increase the usage of context by context-aware models. Experiments show that our method increases context usage and that this reflects on the translation quality according to metrics such as BLEU and COMET, as well as performance on anaphoric pronoun resolution and lexical cohesion contrastive datasets.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳における最近の研究は、現在翻訳されているもの以外の文から、文間コンテキストを使うことの必要性と実現可能性の両方を示している。 しかし、理論的にはこの余分な文脈を利用できるモデルアーキテクチャを提示する現在の手法は多く存在するが、翻訳時に実際にどの程度利用するのかはよく分かっていない。 本稿では,これらのモデルによる文脈の利用を定量化する新しい指標である条件付きクロスミュータント情報を提案する。 このメトリクスを用いて、文書レベルの機械翻訳システムが特定の種類のコンテキストを使用するかを測定する。 我々は、ターゲットコンテキストはソースコンテキストよりも多く参照され、より長いコンテキストでの条件付けは結果に減少することを示した。 次に,コンテキスト認識モデルによってコンテキストの使用量を増やすために,コンテキスト認識ワードドロップアウトという,新しい簡易なトレーニング手法を導入する。 実験により,提案手法は文脈使用量を増やし,bleuやcometなどの指標による翻訳品質を反映し,照応代名詞分解能や語彙コヒーションコントラストデータセットの性能向上に寄与することが示された。

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