論文の概要: Back-translation for Large-Scale Multilingual Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08712v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 18:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 17:00:28.301965
• Title: Back-translation for Large-Scale Multilingual Machine Translation
• Title（参考訳）: 大規模多言語機械翻訳のためのバックトランスレーション
• Authors: Baohao Liao, Shahram Khadivi, Sanjika Hewavitharana
• Abstract要約: 本稿では,多言語間の共通表現がより優れた多言語翻訳性能をもたらすという仮説を用いて,単一の多言語翻訳システムを構築することを目的とする。 我々は、バイリンガル翻訳から多言語翻訳まで、さまざまなバック翻訳手法の探索を拡大する。 驚いたことに、語彙の小さい方がパフォーマンスが良くなり、モノリンガルの英語データも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8747398859585376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper illustrates our approach to the shared task on large-scale multilingual machine translation in the sixth conference on machine translation (WMT-21). This work aims to build a single multilingual translation system with a hypothesis that a universal cross-language representation leads to better multilingual translation performance. We extend the exploration of different back-translation methods from bilingual translation to multilingual translation. Better performance is obtained by the constrained sampling method, which is different from the finding of the bilingual translation. Besides, we also explore the effect of vocabularies and the amount of synthetic data. Surprisingly, the smaller size of vocabularies perform better, and the extensive monolingual English data offers a modest improvement. We submitted to both the small tasks and achieved the second place.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械翻訳に関する第6回会議(WMT-21)において,大規模多言語機械翻訳における共有タスクへのアプローチについて述べる。 本研究の目的は、普遍的な言語間表現が、より優れた多言語翻訳性能をもたらすという仮説に基づく、単一の多言語翻訳システムの構築である。 バイリンガル翻訳から多言語翻訳まで,様々なバックトランスレーション手法の探索を展開する。 バイリンガル翻訳の検索と異なる制約付きサンプリング法により、より優れた性能が得られる。 また,語彙の影響や合成データの量についても検討する。 意外なことに、語彙のサイズが小さいほどパフォーマンスが良く、英語の広範にわたるデータは、ささやかな改善をもたらす。 私たちは両方の小さなタスクを提出し、2位を達成しました。

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