論文の概要: A Survey on Low-Resource Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04239v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 06:26:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-12 13:58:49.141960
• Title: A Survey on Low-Resource Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 低リソースニューラルマシン翻訳に関する調査研究
• Authors: Rui Wang and Xu Tan and Renqian Luo and Tao Qin and Tie-Yan Liu
• Abstract要約: 我々は、関連する作品を、使用した補助データに基づいて3つのカテゴリに分類する。 私たちの調査は、研究者がこの分野をよりよく理解し、より良いアルゴリズムを設計するきっかけになることを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.51056217748388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural approaches have achieved state-of-the-art accuracy on machine translation but suffer from the high cost of collecting large scale parallel data. Thus, a lot of research has been conducted for neural machine translation (NMT) with very limited parallel data, i.e., the low-resource setting. In this paper, we provide a survey for low-resource NMT and classify related works into three categories according to the auxiliary data they used: (1) exploiting monolingual data of source and/or target languages, (2) exploiting data from auxiliary languages, and (3) exploiting multi-modal data. We hope that our survey can help researchers to better understand this field and inspire them to design better algorithms, and help industry practitioners to choose appropriate algorithms for their applications.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアプローチは機械翻訳における最先端の精度を達成したが、大規模並列データ収集のコストが高い。 したがって、非常に限られた並列データ、すなわち低リソース設定を持つニューラルマシン翻訳(nmt)について多くの研究が行われている。 本稿では,低リソースNMTに関する調査を,(1)ソースおよび/またはターゲット言語の単言語データの活用,(2)補助言語からのデータの活用,(3)マルチモーダルデータの活用の3つのカテゴリに分類する。 私たちの調査は、研究者がこの分野をより深く理解し、より良いアルゴリズムを設計するように促し、業界関係者がアプリケーションに適したアルゴリズムを選択するのに役立つことを期待しています。

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