論文の概要: Exploiting Curriculum Learning in Unsupervised Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11177v1
• Date: Thu, 23 Sep 2021 07:18:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 15:05:06.190020
• Title: Exploiting Curriculum Learning in Unsupervised Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 教師なしニューラルネットワーク翻訳におけるカリキュラム学習
• Authors: Jinliang Lu and Jiajun Zhang
• Abstract要約: 複数の粒度から擬似バイテキストを徐々に活用するカリキュラム学習手法を提案する。 WMT 14 En-Fr, WMT 16 En-De, WMT 16 En-Ro, LDC En-Zh 翻訳タスクの実験結果から,提案手法はより高速な収束速度で一貫した改善を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.75229367700697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Back-translation (BT) has become one of the de facto components in unsupervised neural machine translation (UNMT), and it explicitly makes UNMT have translation ability. However, all the pseudo bi-texts generated by BT are treated equally as clean data during optimization without considering the quality diversity, leading to slow convergence and limited translation performance. To address this problem, we propose a curriculum learning method to gradually utilize pseudo bi-texts based on their quality from multiple granularities. Specifically, we first apply cross-lingual word embedding to calculate the potential translation difficulty (quality) for the monolingual sentences. Then, the sentences are fed into UNMT from easy to hard batch by batch. Furthermore, considering the quality of sentences/tokens in a particular batch are also diverse, we further adopt the model itself to calculate the fine-grained quality scores, which are served as learning factors to balance the contributions of different parts when computing loss and encourage the UNMT model to focus on pseudo data with higher quality. Experimental results on WMT 14 En-Fr, WMT 16 En-De, WMT 16 En-Ro, and LDC En-Zh translation tasks demonstrate that the proposed method achieves consistent improvements with faster convergence speed.
• Abstract（参考訳）: バックトランスレーション (BT) はunsupervised neural machine translation (UNMT) において事実上の構成要素の一つとなり、UNMTに翻訳能力を持たせる。 しかし、bt が生成する疑似 bi-text はすべて、品質の多様性を考慮せずに、最適化時にクリーンデータとして扱われ、収束が遅く翻訳性能が制限される。 この問題に対処するために,複数の粒度から擬似バイテキストを徐々に活用するカリキュラム学習手法を提案する。 具体的には、まず言語間単語埋め込みを適用し、単言語文の翻訳困難度(品質)を計算する。 そして、文章は、バッチごとに、簡単から硬いバッチからUNMTに送られます。 さらに、特定のバッチにおける文/ケンの質も多様であり、さらに、計算損失時の異なる部分の貢献のバランスをとるための学習要因として提供される細粒度品質スコアを計算し、unmtモデルに高品質な擬似データに焦点を当てるように促すモデルも採用する。 WMT 14 En-Fr, WMT 16 En-De, WMT 16 En-Ro, LDC En-Zh 翻訳タスクの実験結果から,提案手法が高速収束速度で一貫した改善を実現することを示す。

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