論文の概要: UM4: Unified Multilingual Multiple Teacher-Student Model for Zero-Resource Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04900v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 14:22:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:07:05.196865
• Title: UM4: Unified Multilingual Multiple Teacher-Student Model for Zero-Resource Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: um4:ゼロリソースニューラルマシン翻訳のための統合多言語多教師学習モデル
• Authors: Jian Yang, Yuwei Yin, Shuming Ma, Dongdong Zhang, Shuangzhi Wu, Hongcheng Guo, Zhoujun Li, Furu Wei
• Abstract要約: MNMT(Multilingual Neural Machine Translation)は、すべての言語で共有セマンティック空間を用いたワンパス翻訳を可能にする。 NMTのための統一多言語多言語学習モデル(UM4)を提案する。 本手法は,ゼロリソース翻訳の学生モデルを指導するために,ソース・教師,ターゲット・教師,ピボット・教師のモデルを統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.04003089261761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most translation tasks among languages belong to the zero-resource translation problem where parallel corpora are unavailable. Multilingual neural machine translation (MNMT) enables one-pass translation using shared semantic space for all languages compared to the two-pass pivot translation but often underperforms the pivot-based method. In this paper, we propose a novel method, named as Unified Multilingual Multiple teacher-student Model for NMT (UM4). Our method unifies source-teacher, target-teacher, and pivot-teacher models to guide the student model for the zero-resource translation. The source teacher and target teacher force the student to learn the direct source to target translation by the distilled knowledge on both source and target sides. The monolingual corpus is further leveraged by the pivot-teacher model to enhance the student model. Experimental results demonstrate that our model of 72 directions significantly outperforms previous methods on the WMT benchmark.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの言語間の翻訳タスクは、並列コーパスが利用できないゼロリソース翻訳問題に属する。 MNMT(Multilingual Neural Machine Translation)は、2つのパスピボット翻訳と比較して、すべての言語で共有セマンティック空間を用いたワンパス翻訳を可能にするが、ピボット法では性能が劣ることが多い。 本論文では,NMTのための統一多言語多言語学習モデル(UM4)を提案する。 本手法は,ゼロリソース翻訳の学生モデルを指導するために,ソース・教師,ターゲット・教師,ピボット・教師のモデルを統一する。 ソース教師及びターゲット教師は、ソース側とターゲット側の両方の蒸留知識により、ターゲット翻訳を直接学習するよう学生に強制する。 単言語コーパスはピボット教師モデルによってさらに活用され、学生モデルが強化される。 実験の結果,72方向のモデルがwmtベンチマークの従来の手法を大きく上回っていることがわかった。

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