論文の概要: TSMind: Alibaba and Soochow University's Submission to the WMT22 Translation Suggestion Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08987v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 15:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 15:04:54.333608
• Title: TSMind: Alibaba and Soochow University's Submission to the WMT22 Translation Suggestion Task
• Title（参考訳）: TSMind:AlibabaとSoochow UniversityのWMT22翻訳提案タスクへの提出
• Authors: Xin Ge, Ke Wang, Jiayi Wang, Nini Xiao, Xiangyu Duan, Yu Zhao, Yuqi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,Alibaba と Soochow 大学 TSMind の WMT 2022 Shared Task on Translation Suggestion への共同提出について述べる。 基本的に、大規模な事前学習モデルに基づいて、下流タスクを微調整するモデルパラダイムを利用する。 トレーニングデータの限られた使用状況を考えると,WeTSが提案するデータ拡張戦略に従えば,TSモデルの性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.986003476984965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes the joint submission of Alibaba and Soochow University, TSMind, to the WMT 2022 Shared Task on Translation Suggestion (TS). We participate in the English-German and English-Chinese tasks. Basically, we utilize the model paradigm fine-tuning on the downstream tasks based on large-scale pre-trained models, which has recently achieved great success. We choose FAIR's WMT19 English-German news translation system and MBART50 for English-Chinese as our pre-trained models. Considering the task's condition of limited use of training data, we follow the data augmentation strategies proposed by WeTS to boost our TS model performance. The difference is that we further involve the dual conditional cross-entropy model and GPT-2 language model to filter augmented data. The leader board finally shows that our submissions are ranked first in three of four language directions in the Naive TS task of the WMT22 Translation Suggestion task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Alibaba と Soochow University, TSMind の WMT 2022 Shared Task on Translation Suggestion (TS) への共同提出について述べる。 私たちは英語とドイツ語のタスクに参加します。 基本的に,大規模事前学習モデルに基づく下流タスクの微調整をモデルパラダイムに応用し,近年大きな成功を収めている。 FAIR の WMT19 ニュース翻訳システムと MBART50 を事前学習モデルとして選択する。 トレーニングデータの限られた使用状況を考えると,WeTSが提案するデータ拡張戦略に従えば,TSモデルの性能が向上する。 差は、拡張データをフィルタリングするために、二重条件交叉エントロピーモデルとGPT-2言語モデルをさらに含むことである。 WMT22翻訳提案タスクのNaive TSタスクにおいて、我々の提案が4つの言語方向のうち3つにランクインしていることを示す。

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