論文の概要: Non-Parametric Online Learning from Human Feedback for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11136v1
• Date: Thu, 23 Sep 2021 04:26:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 15:05:23.238994
• Title: Non-Parametric Online Learning from Human Feedback for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳のための人間フィードバックによる非パラメトリックオンライン学習
• Authors: Dongqi Wang, Haoran Wei, Zhirui Zhang, Shujian Huang, Jun Xie, Weihua Luo, Jiajun Chen
• Abstract要約: 本稿では,人間のフィードバックによるオンライン学習の課題について検討する。 従来手法では、高品質な性能を達成するために、オンラインモデル更新や翻訳メモリネットワークの追加が必要であった。 モデル構造を変更することなく、新しい非パラメトリックオンライン学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.96594148572804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of online learning with human feedback in the human-in-the-loop machine translation, in which the human translators revise the machine-generated translations and then the corrected translations are used to improve the neural machine translation (NMT) system. However, previous methods require online model updating or additional translation memory networks to achieve high-quality performance, making them inflexible and inefficient in practice. In this paper, we propose a novel non-parametric online learning method without changing the model structure. This approach introduces two k-nearest-neighbor (KNN) modules: one module memorizes the human feedback, which is the correct sentences provided by human translators, while the other balances the usage of the history human feedback and original NMT models adaptively. Experiments conducted on EMEA and JRC-Acquis benchmarks demonstrate that our proposed method obtains substantial improvements on translation accuracy and achieves better adaptation performance with less repeating human correction operations.
• Abstract（参考訳）: そこで,人間の翻訳者が機械翻訳を改訂し,修正された翻訳を用いてニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムを改善するという,人間のフィードバックによるオンライン学習の課題について検討する。 しかし、従来の手法では、高品質な性能を実現するために、オンラインモデル更新や追加の翻訳メモリネットワークが必要であるため、実際には非フレキシブルで非効率である。 本稿では,モデル構造を変更することなく,新しい非パラメトリックオンライン学習手法を提案する。 このアプローチでは、k-nearest-neighbor(knn)モジュールが2つ導入されている。1つのモジュールは人間のフィードバックを記憶する。 EMEAおよびJRC-Acquisベンチマークで行った実験により,提案手法は翻訳精度を大幅に向上し,人間の修正操作を繰り返すことなく適応性が向上することを示した。

関連論文リスト

• Human Evaluation of English--Irish Transformer-Based NMT [2.648836772989769]
  ベストパフォーマンスのTransformerシステムは、RNNベースのモデルと比較して精度と誤差を著しく低減する。 Google Translateに対してベンチマークを行ったところ、我々の翻訳エンジンは大幅に改善された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T11:45:46Z)
• Advancing Translation Preference Modeling with RLHF: A Step Towards Cost-Effective Solution [57.42593422091653]
  人間のフィードバックによる強化学習の活用による翻訳品質の向上について検討する。 強力な言語能力を持つ報酬モデルは、翻訳品質の微妙な違いをより敏感に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T09:51:49Z)
• Aligning Neural Machine Translation Models: Human Feedback in Training and Inference [27.84975767573212]
  RLHF(Reinforcement Learning from Human feedback)は、言語モデルによって生成されたテキストの品質を向上させる技術である。 人間のアノテーションからトレーニングされたメトリクスを報酬モデルとして容易に利用できる機械翻訳(MT)では、最小ベイズリスクデコーディングと再ランクを用いた手法が最終品質の向上に成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T17:21:58Z)
• End-to-End Training for Back-Translation with Categorical Reparameterization Trick [0.0]
  バックトランスレーションは、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)における効果的な半教師付き学習フレームワークである 事前学習されたNMTモデルは、モノリンガル文を翻訳し、他のNMTモデルのトレーニングのために合成バイリンガル文ペアを作成する。 翻訳文の離散的性質は、情報勾配が2つのNMTモデル間で流れるのを防ぐ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T06:31:03Z)
• Learning Kernel-Smoothed Machine Translation with Retrieved Examples [30.17061384497846]
  データベースから類似の例を検索して翻訳プロセスを導く既存の非パラメトリックアプローチは有望であるが、検索した例に過度に適合する傾向にある。 我々は、ニューラルネットワーク翻訳モデルをオンラインで適応するための効果的なアプローチであるKSTER(Kernel-Smoothed Translation with Example Retrieval)を学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-21T06:42:53Z)
• Language Modeling, Lexical Translation, Reordering: The Training Process of NMT through the Lens of Classical SMT [64.1841519527504]
  ニューラルマシン翻訳は、翻訳プロセス全体をモデル化するために、単一のニューラルネットワークを使用する。 ニューラルネットワーク翻訳はデファクトスタンダードであるにもかかわらず、NMTモデルがトレーニングの過程でどのように異なる能力を獲得するのかは、まだ明らかになっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T09:38:50Z)
• Meta Back-translation [111.87397401837286]
  プリトレーニングされたバック翻訳モデルから擬似並列データを生成する新しい手法を提案する。 本手法は,生成する擬似並列データに対して,検証セット上で良好な処理を行うためのフォワードトランスレーションモデルを訓練するように,事前訓練されたバックトランスレーションモデルを適用するメタラーニングアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T20:58:32Z)
• Self-Paced Learning for Neural Machine Translation [55.41314278859938]
  ニューラルネットワーク翻訳(NMT)訓練のためのセルフペースト学習を提案する。 提案モデルでは,強いベースラインよりも優れた性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T11:33:16Z)
• Enhanced back-translation for low resource neural machine translation using self-training [0.0]
  本研究は,後進モデルの出力を用いて前方翻訳手法を用いてモデル自体を改善する自己学習戦略を提案する。 この技術は、ベースラインの低リソースであるIWSLT'14とIWSLT'15をそれぞれ11.06と1.5BLEUに改良することを示した。 改良された英語-ドイツ語の後方モデルによって生成された合成データを用いて前方モデルを訓練し、2.7BLEUで標準の後方翻訳を用いて訓練された別の前方モデルより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T14:19:52Z)
• On the Inference Calibration of Neural Machine Translation [54.48932804996506]
  校正と翻訳性能と誤校正の言語特性の相関について検討した。 そこで本研究では,推論キャリブレーションと翻訳性能を両立できる新しいラベル平滑化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T02:03:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。