論文の概要: Data-Driven Adaptive Simultaneous Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12672v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 02:40:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 13:00:40.918756
• Title: Data-Driven Adaptive Simultaneous Machine Translation
• Title（参考訳）: データ駆動適応同時機械翻訳
• Authors: Guangxu Xun, Mingbo Ma, Yuchen Bian, Xingyu Cai, Jiaji Huang, Renjie Zheng, Junkun Chen, Jiahong Yuan, Kenneth Church, Liang Huang
• Abstract要約: 適応型SimulMTのための新しい,効率的なトレーニング手法を提案する。 本手法は,翻訳の質やレイテンシという点で,全ての強靭なベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.01779863078624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In simultaneous translation (SimulMT), the most widely used strategy is the wait-k policy thanks to its simplicity and effectiveness in balancing translation quality and latency. However, wait-k suffers from two major limitations: (a) it is a fixed policy that can not adaptively adjust latency given context, and (b) its training is much slower than full-sentence translation. To alleviate these issues, we propose a novel and efficient training scheme for adaptive SimulMT by augmenting the training corpus with adaptive prefix-to-prefix pairs, while the training complexity remains the same as that of training full-sentence translation models. Experiments on two language pairs show that our method outperforms all strong baselines in terms of translation quality and latency.
• Abstract（参考訳）: 同時翻訳(simulmt)では、翻訳品質とレイテンシのバランスをとるためのシンプルさと有効性のおかげで、最も広く使われている戦略がwait-kポリシーである。 しかし、wait-kには2つの大きな制限がある。 (a)状況に応じて遅延を適応的に調整できない固定ポリシーであり、 (b)フルセンテンス翻訳よりもはるかに遅い。 これらの問題を緩和するために,適応プレフィックスとプレフィックスのペアでトレーニングコーパスを増強することにより,適応型SimulMTの新規かつ効率的なトレーニング手法を提案する。 2つの言語対の実験により、我々の手法は翻訳品質とレイテンシの点で、全ての強力なベースラインを上回ります。

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