論文の概要: High-resource Language-specific Training for Multilingual Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04906v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 14:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:06:48.200907
• Title: High-resource Language-specific Training for Multilingual Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 多言語ニューラルマシン翻訳のための高速言語訓練
• Authors: Jian Yang, Yuwei Yin, Shuming Ma, Dongdong Zhang, Zhoujun Li, Furu Wei
• Abstract要約: 負の干渉を軽減するために,HLT-MT(High-Resource Language-specific Training)を用いた多言語翻訳モデルを提案する。 具体的には、まずマルチ言語モデルを高リソースペアでトレーニングし、デコーダの上部にある言語固有のモジュールを選択する。 HLT-MTは、高リソース言語から低リソース言語への知識伝達のために、利用可能なすべてのコーパスでさらに訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.31892935605192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual neural machine translation (MNMT) trained in multiple language pairs has attracted considerable attention due to fewer model parameters and lower training costs by sharing knowledge among multiple languages. Nonetheless, multilingual training is plagued by language interference degeneration in shared parameters because of the negative interference among different translation directions, especially on high-resource languages. In this paper, we propose the multilingual translation model with the high-resource language-specific training (HLT-MT) to alleviate the negative interference, which adopts the two-stage training with the language-specific selection mechanism. Specifically, we first train the multilingual model only with the high-resource pairs and select the language-specific modules at the top of the decoder to enhance the translation quality of high-resource directions. Next, the model is further trained on all available corpora to transfer knowledge from high-resource languages (HRLs) to low-resource languages (LRLs). Experimental results show that HLT-MT outperforms various strong baselines on WMT-10 and OPUS-100 benchmarks. Furthermore, the analytic experiments validate the effectiveness of our method in mitigating the negative interference in multilingual training.
• Abstract（参考訳）: 複数の言語ペアで訓練されたMNMT(Multilingual Neural Machine Translation)は、モデルパラメータが少なく、複数の言語間で知識を共有することでトレーニングコストが低いため、かなりの注目を集めている。 それにもかかわらず、多言語訓練は、特に高リソース言語において、異なる翻訳方向間の負の干渉のため、共有パラメータにおける言語干渉変性に苦しめられている。 本稿では,言語固有の選択機構を持つ二段階学習を採用する負の干渉を軽減するために,高資源言語特化学習(hlt-mt)を用いた多言語翻訳モデルを提案する。 具体的には,まず,多言語モデルを高リソースペアのみで訓練し,デコーダの上部にある言語固有のモジュールを選択して,高リソース方向の翻訳品質を向上させる。 次に、モデルは、高リソース言語(hrls)から低リソース言語(lrl)への知識の転送のために、利用可能なすべてのコーパスでさらに訓練される。 実験結果から,HLT-MTはWMT-10およびOPUS-100ベンチマークにおいて,様々な強いベースラインよりも優れていた。 さらに,多言語訓練における否定的干渉を緩和する手法の有効性を検証する実験を行った。

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