論文の概要: Learning to translate by learning to communicate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07025v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 17:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 21:20:59.050751
• Title: Learning to translate by learning to communicate
• Title（参考訳）: コミュニケーションを学ぶことによる翻訳の学習
• Authors: C.M. Downey, Xuhui Zhou, Leo Z. Liu, Shane Steinert-Threlkeld
• Abstract要約: 我々は,最新のunsupervised NMTシステムを改善するために,事前学習された多言語モデルを用いてEmergent Communication (EC)を使用する手法を定式化し,検証する。 提案手法では,多言語モデルを用いて視覚的なタスクを遂行するために,多言語世代をインセンティブとしたEC画像参照ゲームに,多言語モデルを組み込む。 本報告では,2種類のECファインチューニング(Steinert-Threlkeld et al., 2022)について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.43638897327485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We formulate and test a technique to use Emergent Communication (EC) with a pre-trained multilingual model to improve on modern Unsupervised NMT systems, especially for low-resource languages. It has been argued that the current dominant paradigm in NLP of pre-training on text-only corpora will not yield robust natural language understanding systems, and the need for grounded, goal-oriented, and interactive language learning has been high lighted. In our approach, we embed a multilingual model (mBART, Liu et al., 2020) into an EC image-reference game, in which the model is incentivized to use multilingual generations to accomplish a vision-grounded task. The hypothesis is that this will align multiple languages to a shared task space. We present two variants of EC Fine-Tuning (Steinert-Threlkeld et al., 2022), one of which outperforms a backtranslation-only baseline in all four languages investigated, including the low-resource language Nepali.
• Abstract（参考訳）: 我々は,事前学習された多言語モデルを用いて創発的コミュニケーション(emergent communication, ec)を使用する手法を定式化し,テストを行った。 テキストのみのコーパスを事前学習するnlpの現在支配的なパラダイムは、強固な自然言語理解システムを生み出すものではなく、接地型、目標指向、対話型言語学習の必要性が高まっています。 本手法では,マルチ言語モデル(mBART, Liu, al., 2020)をEC画像参照ゲームに組み込む。 これは複数の言語を共有タスク空間に合わせるという仮説だ。 我々は,低リソース言語ネパール語を含む4言語すべてにおいて,バックトランスレーションのみのベースラインを上回る2種類のEC Fine-Tuning(Steinert-Threlkeld et al., 2022)を提案する。

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