論文の概要: Self-supervised and Supervised Joint Training for Resource-rich Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04060v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 02:35:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 07:29:00.342047
• Title: Self-supervised and Supervised Joint Training for Resource-rich Machine Translation
• Title（参考訳）: 資源豊富な機械翻訳のための自己指導型共同訓練
• Authors: Yong Cheng, Wei Wang, Lu Jiang, Wolfgang Macherey
• Abstract要約: テキスト表現の自己教師付き事前学習が低リソースニューラルネットワーク翻訳(NMT)に成功している 我々は,NMTモデルを最適化するために,自己教師付き学習と教師付き学習を組み合わせた共同学習手法である$F$-XEnDecを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.502625878505732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised pre-training of text representations has been successfully applied to low-resource Neural Machine Translation (NMT). However, it usually fails to achieve notable gains on resource-rich NMT. In this paper, we propose a joint training approach, $F_2$-XEnDec, to combine self-supervised and supervised learning to optimize NMT models. To exploit complementary self-supervised signals for supervised learning, NMT models are trained on examples that are interbred from monolingual and parallel sentences through a new process called crossover encoder-decoder. Experiments on two resource-rich translation benchmarks, WMT'14 English-German and WMT'14 English-French, demonstrate that our approach achieves substantial improvements over several strong baseline methods and obtains a new state of the art of 46.19 BLEU on English-French when incorporating back translation. Results also show that our approach is capable of improving model robustness to input perturbations such as code-switching noise which frequently appears on social media.
• Abstract（参考訳）: テキスト表現の自己教師付き事前学習は、低リソースニューラルネットワーク翻訳(NMT)に成功している。 しかし、通常は資源豊富なnmtで顕著な成果を得ることができない。 本稿では,NMTモデルの最適化に自己教師付き学習と教師付き学習を組み合わせた共同学習手法である$F_2$-XEnDecを提案する。 教師付き学習のための補完的な自己教師付き信号を利用するため、NMTモデルはクロスオーバーエンコーダデコーダと呼ばれる新しいプロセスを通じて単言語および並列文から解釈された例に基づいて訓練される。 WMT'14英語-ドイツ語とWMT'14英語-フランス語の2つのリソース豊富な翻訳ベンチマークの実験は、我々の手法がいくつかの強力なベースライン法よりも大幅に改善され、逆翻訳を取り入れた場合の46.19BLEUの技法の新たな状態が得られることを示した。 また,提案手法は,ソーシャルメディアに頻繁に現れる符号スイッチングノイズなどの入力摂動に対するモデルロバスト性を向上させることができることを示す。

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