論文の概要: Controlling Extra-Textual Attributes about Dialogue Participants: A Case
Study of English-to-Polish Neural Machine Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04747v1
- Date: Tue, 10 May 2022 08:45:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-12 17:18:32.275350
- Title: Controlling Extra-Textual Attributes about Dialogue Participants: A Case
Study of English-to-Polish Neural Machine Translation
- Title（参考訳）: 対話参加者の文外属性の制御--英語からポーランド語への翻訳を事例として
- Authors: Sebastian T. Vincent, Lo\"ic Barrault, Carolina Scarton
- Abstract要約: 機械翻訳モデルは、英語からポーランド語に翻訳する際に、テキストコンテキストの特定の解釈を選択する必要がある。
本稿では,翻訳における属性の制御に幅広いアプローチを採用するケーススタディを提案する。
最高のモデルでは+5.81 chrF++/+6.03 BLEUが向上し、他のモデルでは競争性能が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.348327991071386
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Unlike English, morphologically rich languages can reveal characteristics of
speakers or their conversational partners, such as gender and number, via
pronouns, morphological endings of words and syntax. When translating from
English to such languages, a machine translation model needs to opt for a
certain interpretation of textual context, which may lead to serious
translation errors if extra-textual information is unavailable. We investigate
this challenge in the English-to-Polish language direction. We focus on the
underresearched problem of utilising external metadata in automatic translation
of TV dialogue, proposing a case study where a wide range of approaches for
controlling attributes in translation is employed in a multi-attribute
scenario. The best model achieves an improvement of +5.81 chrF++/+6.03 BLEU,
with other models achieving competitive performance. We additionally contribute
a novel attribute-annotated dataset of Polish TV dialogue and a morphological
analysis script used to evaluate attribute control in models.
- Abstract（参考訳）: 英語と異なり、形態学的にリッチな言語は話者やその会話相手(性別や数など)の特徴を代名詞、単語の形態的終末語、構文を通して明らかにすることができる。
英語からそのような言語に翻訳する場合、機械翻訳モデルは、テキストコンテキストの特定の解釈を選択する必要がある。
我々は、この課題を英語からポーランド語への方向で検討する。
本稿では,テレビ対話の自動翻訳における外部メタデータの利用という未調査の問題に焦点をあて,多属性シナリオにおいて,翻訳の属性を制御するための幅広いアプローチを採用するケーススタディを提案する。
最高のモデルでは+5.81 chrF++/+6.03 BLEUが向上し、他のモデルでは競争性能が向上した。
さらに,ポーランド語テレビ対話の属性注釈付きデータセットと,モデルにおける属性制御を評価するための形態素解析スクリプトも提供した。
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