論文の概要: Don't Go Far Off: An Empirical Study on Neural Poetry Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02972v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 10:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 19:49:34.059704
• Title: Don't Go Far Off: An Empirical Study on Neural Poetry Translation
• Title（参考訳）: 遠くに行かないで:神経詩の翻訳に関する実証的研究
• Authors: Tuhin Chakrabarty, Arkadiy Saakyan and Smaranda Muresan
• Abstract要約: いくつかの側面から詩の翻訳を実証的に検討する。 複数言語対の詩翻訳の並列データセットをコントリビュートする。 その結果,詩文の多言語微調整は,35倍の大きさの非詩文の多言語微調整よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.194404923699782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite constant improvements in machine translation quality, automatic poetry translation remains a challenging problem due to the lack of open-sourced parallel poetic corpora, and to the intrinsic complexities involved in preserving the semantics, style, and figurative nature of poetry. We present an empirical investigation for poetry translation along several dimensions: 1) size and style of training data (poetic vs. non-poetic), including a zero-shot setup; 2) bilingual vs. multilingual learning; and 3) language-family-specific models vs. mixed-multilingual models. To accomplish this, we contribute a parallel dataset of poetry translations for several language pairs. Our results show that multilingual fine-tuning on poetic text significantly outperforms multilingual fine-tuning on non-poetic text that is 35X larger in size, both in terms of automatic metrics (BLEU, BERTScore) and human evaluation metrics such as faithfulness (meaning and poetic style). Moreover, multilingual fine-tuning on poetic data outperforms \emph{bilingual} fine-tuning on poetic data.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳の質が常に改善されているにもかかわらず、自動詩翻訳は、オープンソースの平行詩のコーパスの欠如や、詩の意味論、スタイル、図形的な性質の保存に関わる本質的な複雑さのために、依然として困難な問題である。 1)ゼロショット設定を含む訓練データのサイズとスタイル(ポティック対非ポティック)、2)バイリンガル対多言語学習、3)言語族固有のモデルと混合多言語モデルである。 これを実現するために,複数言語対の詩翻訳の並列データセットをコントリビュートする。 その結果、詩文の多言語微調整は、自動尺度(BLEU, BERTScore)と、忠実度(意味と詩的スタイル)などの人的評価指標の両方において、35倍の大きさの非詩文の多言語微調整よりも優れていた。 さらに、詩データにおける多言語的微調整は、詩的データにおける \emph{bilingual} の微調整よりも優れている。

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