論文の概要: WeChat Neural Machine Translation Systems for WMT21
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02401v1
- Date: Thu, 5 Aug 2021 06:38:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-06 14:58:08.920616
- Title: WeChat Neural Machine Translation Systems for WMT21
- Title（参考訳）: WMT21のためのWeChatニューラル機械翻訳システム
- Authors: Xianfeng Zeng, Yijin Liu, Ernan Li, Qiu Ran, Fandong Meng, Peng Li,
Jinan Xu and Jie Zhou
- Abstract要約: 本稿では,WMT 2021 WeChatにおけるAIの参加について紹介する。
我々は、データフィルタリング、大規模合成データ生成、高度な微調整アプローチ、そしてSelf-BLEUベースのモデルアンサンブルを取り入れている。
日本語・中国語・日本語・英語・ドイツ語にそれぞれ36.9点,46.9点,27.8点,31.3点のBLEUスコアが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.51171167457826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces WeChat AI's participation in WMT 2021 shared news
translation task on English->Chinese, English->Japanese, Japanese->English and
English->German. Our systems are based on the Transformer (Vaswani et al.,
2017) with several novel and effective variants. In our experiments, we employ
data filtering, large-scale synthetic data generation (i.e., back-translation,
knowledge distillation, forward-translation, iterative in-domain knowledge
transfer), advanced finetuning approaches, and boosted Self-BLEU based model
ensemble. Our constrained systems achieve 36.9, 46.9, 27.8 and 31.3
case-sensitive BLEU scores on English->Chinese, English->Japanese,
Japanese->English and English->German, respectively. The BLEU scores of
English->Chinese, English->Japanese and Japanese->English are the highest among
all submissions, and that of English->German is the highest among all
constrained submissions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,WMT 2021におけるWeChat AIの参加について紹介する。
我々のシステムはトランスフォーマー (Vaswani et al., 2017) に基づいており、いくつかの斬新で効果的な変種がある。
実験では,データフィルタリング,大規模合成データ生成(バックトランスレーション,知識蒸留,前方トランスレーション,ドメイン内知識伝達),高度な微調整アプローチ,自己BLEUに基づくモデルアンサンブルの強化を行った。
日本語・中国語・日本語・英語・ドイツ語にそれぞれ36.9点,46.9点,27.8点,31.3点のBLEUスコアが得られた。
BLEUの英語・中国語・日本語・日本語のスコアは全ての提出物の中で最高であり、英語・ドイツ語のスコアは全ての制約された提出物の中で最高である。
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