論文の概要: GWLAN: General Word-Level AutocompletioN for Computer-Aided Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14913v1
• Date: Mon, 31 May 2021 12:27:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:21:10.948841
• Title: GWLAN: General Word-Level AutocompletioN for Computer-Aided Translation
• Title（参考訳）: GWLAN: コンピュータ翻訳のための汎用ワードレベルオートコンプリートN
• Authors: Huayang Li, Lemao Liu, Guoping Huang, Shuming Shi
• Abstract要約: オートコンプリート(オートコンプリート)は、コンピュータ支援翻訳(CAT)の中核機能である。 本稿では、実世界のCATシナリオから一般語レベルの自動補完(GWLAN)タスクを提案し、このトピックの研究を促進するために、最初の公開ベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.69663094185573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-aided translation (CAT), the use of software to assist a human translator in the translation process, has been proven to be useful in enhancing the productivity of human translators. Autocompletion, which suggests translation results according to the text pieces provided by human translators, is a core function of CAT. There are two limitations in previous research in this line. First, most research works on this topic focus on sentence-level autocompletion (i.e., generating the whole translation as a sentence based on human input), but word-level autocompletion is under-explored so far. Second, almost no public benchmarks are available for the autocompletion task of CAT. This might be among the reasons why research progress in CAT is much slower compared to automatic MT. In this paper, we propose the task of general word-level autocompletion (GWLAN) from a real-world CAT scenario, and construct the first public benchmark to facilitate research in this topic. In addition, we propose an effective method for GWLAN and compare it with several strong baselines. Experiments demonstrate that our proposed method can give significantly more accurate predictions than the baseline methods on our benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: CAT(Computer-Aided Translation)は、人間の翻訳者を支援するソフトウェアであり、人間の翻訳者の生産性を高めるのに有用であることが証明されている。 オートコンプリート(Autocompletion)は、人間の翻訳者が提供するテキスト部分に従って翻訳結果を提案するもので、CATの中核機能である。 この系統の以前の研究には2つの制限がある。 第一に、この話題に関するほとんどの研究は、文レベルのオートコンプリート(つまり、人間の入力に基づく文として全翻訳を生成する)に焦点を当てているが、語レベルのオートコンプリートは、これまでのところ未調査である。 第二に、CATのオートコンプリートタスクには、ほとんど公開ベンチマークが利用できない。 このことが、自動MTと比較してCATの進歩がはるかに遅い理由の1つかもしれない。 本稿では、実世界のCATシナリオから一般語レベルの自動補完(GWLAN)タスクを提案し、このトピックの研究を促進するための最初の公開ベンチマークを構築する。 さらに,GWLANの有効手法を提案し,それをいくつかの強力なベースラインと比較する。 実験により,提案手法はベンチマークデータセットのベースライン手法よりもはるかに正確な予測を行うことができることを示した。

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