論文の概要: Can Domains Be Transferred Across Languages in Multi-Domain Multilingual Neural Machine Translation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11628v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 23:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:36:57.708663
• Title: Can Domains Be Transferred Across Languages in Multi-Domain Multilingual Neural Machine Translation?
• Title（参考訳）: 多言語多言語ニューラルマシン翻訳におけるドメインの言語間変換は可能か?
• Authors: Thuy-Trang Vu, Shahram Khadivi, Xuanli He, Dinh Phung and Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 本稿では,多言語NMTと多言語NMTの合成において,言語間でドメイン情報を転送できるかどうかを検討する。 マルチドメイン多言語(MDML)NMTは,BLEUで0ショット変換性能を+10ゲインまで向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.27798071809941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Previous works mostly focus on either multilingual or multi-domain aspects of neural machine translation (NMT). This paper investigates whether the domain information can be transferred across languages on the composition of multi-domain and multilingual NMT, particularly for the incomplete data condition where in-domain bitext is missing for some language pairs. Our results in the curated leave-one-domain-out experiments show that multi-domain multilingual (MDML) NMT can boost zero-shot translation performance up to +10 gains on BLEU, as well as aid the generalisation of multi-domain NMT to the missing domain. We also explore strategies for effective integration of multilingual and multi-domain NMT, including language and domain tag combination and auxiliary task training. We find that learning domain-aware representations and adding target-language tags to the encoder leads to effective MDML-NMT.
• Abstract（参考訳）: これまでの研究は主に、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の多言語あるいは多ドメイン的な側面に焦点を当てていた。 本稿では,多言語NMTと多言語NMTの合成において,言語間でドメイン情報を転送できるかどうか,特に言語ペアにドメイン内のbitextが欠落している不完全なデータ条件について検討する。 その結果,マルチドメイン多言語 (MDML) NMT は,BLEU におけるゼロショット翻訳性能を+10ゲインまで向上し,マルチドメイン NMT の欠落領域への一般化を支援することができた。 また,言語とドメインタグの組み合わせや補助的タスクトレーニングを含む,多言語および多ドメインNMTの効果的な統合戦略についても検討する。 ドメイン認識表現の学習や,エンコーダにターゲット言語タグを追加することで,MDML-NMTの有効性が得られることがわかった。

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