論文の概要: Infusing Future Information into Monotonic Attention Through Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03121v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 14:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 18:19:38.839147
• Title: Infusing Future Information into Monotonic Attention Through Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルによるモノトニック注意への将来の情報注入
• Authors: Mohd Abbas Zaidi, Sathish Indurthi, Beomseok Lee, Nikhil Kumar Lakumarapu, Sangha Kim
• Abstract要約: SNMTモデルは、ソースシーケンスを処理する前にターゲットシーケンスを出力し始める。 十分な情報がないため、単調な注意が読み書きの判断を下す可能性がある。 本稿では,モノトニックな注意を外部言語モデルで支援し,意思決定を改善する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2655040724537634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Simultaneous neural machine translation(SNMT) models start emitting the target sequence before they have processed the source sequence. The recent adaptive policies for SNMT use monotonic attention to perform read/write decisions based on the partial source and target sequences. The lack of sufficient information might cause the monotonic attention to take poor read/write decisions, which in turn negatively affects the performance of the SNMT model. On the other hand, human translators make better read/write decisions since they can anticipate the immediate future words using linguistic information and domain knowledge.Motivated by human translators, in this work, we propose a framework to aid monotonic attention with an external language model to improve its decisions.We conduct experiments on the MuST-C English-German and English-French speech-to-text translation tasks to show the effectiveness of the proposed framework.The proposed SNMT method improves the quality-latency trade-off over the state-of-the-art monotonic multihead attention.
• Abstract（参考訳）: 同時ニューラルマシン翻訳(snmt)モデルは、ソースシーケンスを処理する前にターゲットシーケンスを出力し始める。 SNMTの最近の適応ポリシーでは、部分的ソースとターゲットシーケンスに基づいて読み書き決定を行うために単調な注意を用いる。 十分な情報が不足すると、単調な注意が読み書きの決定を下すことになり、SNMTモデルの性能に悪影響を及ぼす可能性がある。 On the other hand, human translators make better read/write decisions since they can anticipate the immediate future words using linguistic information and domain knowledge.Motivated by human translators, in this work, we propose a framework to aid monotonic attention with an external language model to improve its decisions.We conduct experiments on the MuST-C English-German and English-French speech-to-text translation tasks to show the effectiveness of the proposed framework.The proposed SNMT method improves the quality-latency trade-off over the state-of-the-art monotonic multihead attention.

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