論文の概要: EAG: Extract and Generate Multi-way Aligned Corpus for Complete Multi-lingual Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02180v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 08:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 14:21:17.738224
• Title: EAG: Extract and Generate Multi-way Aligned Corpus for Complete Multi-lingual Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: eag: 完全多言語ニューラルマシン翻訳のためのマルチウェイアライメントコーパスの抽出と生成
• Authors: Yulin Xu and Zhen Yang and Fandong Meng and JieZhou
• Abstract要約: EAG(Extract and Generate)は,バイリンガルデータから大規模かつ高品質なマルチウェイアライメントコーパスを構築するための2段階のアプローチである。 まず、異なる言語対から、非常に類似したソースやターゲット文を持つバイリンガルな例をペアリングして、候補に整列した例を抽出する。 次に、よく訓練された生成モデルを用いて、候補から最終的な整列例を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.804382992430085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complete Multi-lingual Neural Machine Translation (C-MNMT) achieves superior performance against the conventional MNMT by constructing multi-way aligned corpus, i.e., aligning bilingual training examples from different language pairs when either their source or target sides are identical. However, since exactly identical sentences from different language pairs are scarce, the power of the multi-way aligned corpus is limited by its scale. To handle this problem, this paper proposes "Extract and Generate" (EAG), a two-step approach to construct large-scale and high-quality multi-way aligned corpus from bilingual data. Specifically, we first extract candidate aligned examples by pairing the bilingual examples from different language pairs with highly similar source or target sentences; and then generate the final aligned examples from the candidates with a well-trained generation model. With this two-step pipeline, EAG can construct a large-scale and multi-way aligned corpus whose diversity is almost identical to the original bilingual corpus. Experiments on two publicly available datasets i.e., WMT-5 and OPUS-100, show that the proposed method achieves significant improvements over strong baselines, with +1.1 and +1.4 BLEU points improvements on the two datasets respectively.
• Abstract（参考訳）: 完全多言語ニューラルネットワーク翻訳(C-MNMT)は,多言語対応コーパスを構築することで従来のMNMTよりも優れた性能を実現している。 しかし、異なる言語対の全く同一の文が不足しているため、マルチウェイアライメントコーパスのパワーはその規模によって制限される。 本稿では,2言語データから大規模かつ高品質な多方向コーパスを構築するための2段階のアプローチである「抽出と生成」を提案する。 具体的には、まず、異なる言語対と非常に類似したソースやターゲット文とをペアにすることで、候補の整列例を抽出し、それから、よく訓練された生成モデルを用いて候補から最終的な整列例を生成する。 この2段階のパイプラインにより、EAGは、多様性が元のバイリンガルコーパスとほぼ同一である大規模で多方向のコーパスを構築することができる。 WMT-5とOPUS-100の2つの公開データセットの実験により、提案手法は強いベースラインよりも大幅に改善され、+1.1と+1.4のBLEUポイントは2つのデータセットでそれぞれ改善された。

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