論文の概要: Improving Neural Machine Translation by Bidirectional Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07780v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 07:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 00:40:55.805305
• Title: Improving Neural Machine Translation by Bidirectional Training
• Title（参考訳）: 双方向学習によるニューラルマシン翻訳の改善
• Authors: Liang Ding, Di Wu, Dacheng Tao
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワーク翻訳のためのシンプルで効果的な事前学習戦略である双方向トレーニング(BiT)を提案する。 具体的には、初期モデルのパラメータを双方向に更新し、正常にモデルを調整する。 実験の結果,BiTは8つの言語対上の15の翻訳タスクに対して,SOTAニューラルマシン翻訳性能を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.64797317290349
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present a simple and effective pretraining strategy -- bidirectional training (BiT) for neural machine translation. Specifically, we bidirectionally update the model parameters at the early stage and then tune the model normally. To achieve bidirectional updating, we simply reconstruct the training samples from "src$\rightarrow$tgt" to "src+tgt$\rightarrow$tgt+src" without any complicated model modifications. Notably, our approach does not increase any parameters or training steps, requiring the parallel data merely. Experimental results show that BiT pushes the SOTA neural machine translation performance across 15 translation tasks on 8 language pairs (data sizes range from 160K to 38M) significantly higher. Encouragingly, our proposed model can complement existing data manipulation strategies, i.e. back translation, data distillation, and data diversification. Extensive analyses show that our approach functions as a novel bilingual code-switcher, obtaining better bilingual alignment.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ニューラルネットワーク翻訳のためのシンプルで効果的な事前学習戦略である双方向トレーニング(BiT)を提案する。 具体的には、初期モデルのパラメータを双方向に更新し、正常にモデルを調整する。 双方向更新を実現するために、トレーニングサンプルを"src$\rightarrow$tgt"から"src+tgt$\rightarrow$tgt+src"に再構成し、複雑なモデル修正を行わない。 特に、我々のアプローチはパラメータやトレーニングステップを増やさず、単に並列データを必要とします。 実験の結果, BiTは8つの言語対(データサイズは160Kから38M)上の15の翻訳タスクに対して, SOTAニューラルマシン翻訳性能を著しく向上させることがわかった。 提案手法は,既存のデータ操作戦略,すなわち逆変換,データ蒸留,データ多様化を補完する。 本手法がバイリンガルなコードスウィッチャーとして機能し,より優れたバイリンガルアライメントが得られた。

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