論文の概要: Why don't people use character-level machine translation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08191v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 16:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:42:01.492098
• Title: Why don't people use character-level machine translation?
• Title（参考訳）: 文字レベルの機械翻訳はなぜ使わないのか?
• Authors: Jind\v{r}ich Libovick\'y, Helmut Schmid, Alexander Fraser
• Abstract要約: 文字レベルシステムがサブワードシステムに匹敵する証拠があるにもかかわらず、機械翻訳競争において競合する設定ではほとんど使われない。 文字レベルのMTシステムは、しばしばモチベーションが高いにもかかわらず、ドメインの堅牢性も、モルフォロジーの一般化も良くない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.53730499849023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a literature and empirical survey that critically assesses the state of the art in character-level modeling for machine translation (MT). Despite evidence in the literature that character-level systems are comparable with subword systems, they are virtually never used in competitive setups in WMT competitions. We empirically show that even with recent modeling innovations in character-level natural language processing, character-level MT systems still struggle to match their subword-based counterparts both in terms of translation quality and training and inference speed. Character-level MT systems show neither better domain robustness, nor better morphological generalization, despite being often so motivated. On the other hand, they tend to be more robust towards source side noise and the translation quality does not degrade with increasing beam size at decoding time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械翻訳のための文字レベルモデリング(mt)における技術の現状を批判的に評価する文献と経験的調査を行う。 文字レベルシステムがサブワードシステムに匹敵する証拠があるにもかかわらず、WMTコンペティションの競争で事実上使用されることはない。 文字レベルの自然言語処理における最近のモデリングの革新にもかかわらず、文字レベルのMTシステムは、翻訳品質とトレーニング、推論速度の両面において、サブワードベースのシステムとのマッチングに苦戦していることを実証的に示す。 文字レベルのmtシステムは、モチベーションが高いにもかかわらず、ドメインのロバスト性や形態素の一般化性は示さない。 一方、ソース側ノイズに対してより堅牢である傾向があり、復号時のビームサイズの増加とともに翻訳品質は劣化しない。

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