論文の概要: Multilingual Bidirectional Unsupervised Translation Through Multilingual Finetuning and Back-Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02821v4
• Date: Mon, 3 Apr 2023 23:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 18:55:34.233468
• Title: Multilingual Bidirectional Unsupervised Translation Through Multilingual Finetuning and Back-Translation
• Title（参考訳）: 多言語ファインタニングとバックトランスレーションによる多言語双方向教師なし翻訳
• Authors: Bryan Li, Mohammad Sadegh Rasooli, Ajay Patel, Chris Callison-Burch
• Abstract要約: 本研究では,NMTモデルをトレーニングし,未知の言語を英語と英語の両方に翻訳する2段階のアプローチを提案する。 最初の段階では、事前訓練されたXLM-RおよびRoBERTa重みにエンコーダデコーダモデルを初期化し、40言語で並列データに対して多言語微調整を行う。 第2段階では、この一般化機能を活用して、単言語データセットから合成並列データを生成し、その後、連続した後方翻訳ラウンドで双方向に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.401781865904386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a two-stage approach for training a single NMT model to translate unseen languages both to and from English. For the first stage, we initialize an encoder-decoder model to pretrained XLM-R and RoBERTa weights, then perform multilingual fine-tuning on parallel data in 40 languages to English. We find this model can generalize to zero-shot translations on unseen languages. For the second stage, we leverage this generalization ability to generate synthetic parallel data from monolingual datasets, then bidirectionally train with successive rounds of back-translation. Our approach, which we EcXTra (English-centric Crosslingual (X) Transfer), is conceptually simple, only using a standard cross-entropy objective throughout. It is also data-driven, sequentially leveraging auxiliary parallel data and monolingual data. We evaluate unsupervised NMT results for 7 low-resource languages, and find that each round of back-translation training further refines bidirectional performance. Our final single EcXTra-trained model achieves competitive translation performance in all translation directions, notably establishing a new state-of-the-art for English-to-Kazakh (22.9 > 10.4 BLEU). Our code is available at https://github.com/manestay/EcXTra .
• Abstract（参考訳）: 本研究では,NMTモデルをトレーニングし,未知の言語を英語と英語の両方に翻訳する2段階のアプローチを提案する。 最初の段階では、事前訓練されたXLM-RおよびRoBERTa重みにエンコーダデコーダモデルを初期化し、40言語で並列データに対して多言語微調整を行う。 このモデルは、未熟な言語のゼロショット翻訳に一般化できる。 第2段階では、この一般化能力を利用して、単言語データセットから合成並列データを生成し、その後、双方向にバックトランスレーションのラウンドを訓練する。 我々のアプローチは、EcXTra(英語中心のクロスリンガル(X)転送)であり、概念的には単純であり、標準のクロスエントロピー目的のみを使用する。 データ駆動型であり、補助並列データと単言語データを活用する。 我々は7つの低リソース言語に対する教師なしnmt結果を評価し,各ラウンドのバックトランスレーション訓練により双方向性能がさらに向上することを確認した。 我々の最後のシングルEcXTra訓練モデルは、すべての翻訳方向の競合翻訳性能を達成し、特に英語からカザフ語への新たな最先端(22.9 > 10.4 BLEU)を確立した。 私たちのコードはhttps://github.com/manestay/EcXTraで利用可能です。

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