論文の概要: Adapting High-resource NMT Models to Translate Low-resource Related Languages without Parallel Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15071v1
• Date: Mon, 31 May 2021 16:01:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:20:35.778851
• Title: Adapting High-resource NMT Models to Translate Low-resource Related Languages without Parallel Data
• Title（参考訳）: 並列データのない低リソース関連言語への高リソースNMTモデルの適用
• Authors: Wei-Jen Ko, Ahmed El-Kishky, Adithya Renduchintala, Vishrav Chaudhary, Naman Goyal, Francisco Guzm\'an, Pascale Fung, Philipp Koehn, Mona Diab
• Abstract要約: 並列データの不足は、低リソース言語向けの高品質機械翻訳システムのトレーニングにおいて大きな障害となる。 本研究では,この言語的重複を利用して,モノリンガルデータのみを用いた低リソース言語への翻訳を容易にする。 我々の手法であるNMT-Adaptは,低リソース適応にモノリンガルデータを利用するために,デノイング自動符号化,バックトランスレーション,対向目的を組み合わせた手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.11208706647032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scarcity of parallel data is a major obstacle for training high-quality machine translation systems for low-resource languages. Fortunately, some low-resource languages are linguistically related or similar to high-resource languages; these related languages may share many lexical or syntactic structures. In this work, we exploit this linguistic overlap to facilitate translating to and from a low-resource language with only monolingual data, in addition to any parallel data in the related high-resource language. Our method, NMT-Adapt, combines denoising autoencoding, back-translation and adversarial objectives to utilize monolingual data for low-resource adaptation. We experiment on 7 languages from three different language families and show that our technique significantly improves translation into low-resource language compared to other translation baselines.
• Abstract（参考訳）: 並列データの不足は、低リソース言語のための高品質機械翻訳システムのトレーニングの大きな障害である。 幸運なことに、一部の低リソース言語は言語的に関連があるか、高リソース言語と類似している。 本研究では,この言語重なりを利用して,モノリンガルデータのみを用いた低リソース言語への翻訳を容易にするとともに,関連する高リソース言語の並列データも活用する。 我々の手法であるNMT-Adaptは,低リソース適応にモノリンガルデータを利用するために,デノイング自動符号化,バックトランスレーション,対向目的を組み合わせた。 3つの異なる言語ファミリーから7つの言語を実験し,本手法が他の翻訳ベースラインと比較して低リソース言語への翻訳を著しく改善することを示す。

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