論文の概要: Controlling Formality in Low-Resource NMT with Domain Adaptation and Re-Ranking: SLT-CDT-UoS at IWSLT2022

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05990v1
• Date: Thu, 12 May 2022 09:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:49:27.508116
• Title: Controlling Formality in Low-Resource NMT with Domain Adaptation and Re-Ranking: SLT-CDT-UoS at IWSLT2022
• Title（参考訳）: IWSLT2022における低エネルギーNMTの領域適応と再配置による形式制御:SLT-CDT-UoS
• Authors: Sebastian T. Vincent, Lo\"ic Barrault, Carolina Scarton
• Abstract要約: 本稿では,SLT-CDT-UoSグループによる音声言語翻訳のための形式制御特別課題への提出について述べる。 私たちの取り組みは、データエンジニアリングと、最適な仮説選択のための目的関数の変更の2つの面で分割されました。 英語とドイツ語とスペイン語の試験セットでは、制約された設定では平均精度.935、制約のない設定では.995を達成しました。
• 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: This paper describes the SLT-CDT-UoS group's submission to the first Special Task on Formality Control for Spoken Language Translation, part of the IWSLT 2022 Evaluation Campaign. Our efforts were split between two fronts: data engineering and altering the objective function for best hypothesis selection. We used language-independent methods to extract formal and informal sentence pairs from the provided corpora; using English as a pivot language, we propagated formality annotations to languages treated as zero-shot in the task; we also further improved formality controlling with a hypothesis re-ranking approach. On the test sets for English-to-German and English-to-Spanish, we achieved an average accuracy of .935 within the constrained setting and .995 within unconstrained setting. In a zero-shot setting for English-to-Russian and English-to-Italian, we scored average accuracy of .590 for constrained setting and .659 for unconstrained.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SLT-CDT-UoSグループによる,IWSLT 2022評価キャンペーンの一環として,音声言語翻訳の形式制御に関する第1回特別課題への提出について述べる。 私たちの取り組みは、データエンジニアリングと、最適な仮説選択のための目的関数の変更の2つの面で分割されました。 我々は,提案するコーパスから形式的文対と形式的文対を抽出するのに言語に依存しない手法を用い,ピボット言語として英語を使用し,タスクにおいてゼロショットとして扱われる言語に形式的アノテーションを伝播させた。 英語とドイツ語とスペイン語の試験セットでは、制約された設定では.935、制約のない設定では.995を平均精度で達成した。 英語対ロシア語と英語対イタリア語のゼロショット設定では、制約された設定では平均精度が.590、制約なしでは.659であった。

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