論文の概要: A Theory of Unsupervised Translation Motivated by Understanding Animal Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11081v2
• Date: Fri, 3 Nov 2023 18:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 01:29:24.495923
• Title: A Theory of Unsupervised Translation Motivated by Understanding Animal Communication
• Title（参考訳）: 動物コミュニケーションの理解による教師なし翻訳の理論
• Authors: Shafi Goldwasser, David F. Gruber, Adam Tauman Kalai, Orr Paradise
• Abstract要約: 教師なし機械翻訳を解析するための理論的枠組みを提案する。 誤り率は言語複雑性と共通基盤の量と逆関係であることを示す。 このことは、コミュニケーションシステムが十分に複雑であれば、動物コミュニケーションの教師なし翻訳が実現可能であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.748040467625809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks are capable of translating between languages -- in some cases even between two languages where there is little or no access to parallel translations, in what is known as Unsupervised Machine Translation (UMT). Given this progress, it is intriguing to ask whether machine learning tools can ultimately enable understanding animal communication, particularly that of highly intelligent animals. We propose a theoretical framework for analyzing UMT when no parallel translations are available and when it cannot be assumed that the source and target corpora address related subject domains or posses similar linguistic structure. We exemplify this theory with two stylized models of language, for which our framework provides bounds on necessary sample complexity; the bounds are formally proven and experimentally verified on synthetic data. These bounds show that the error rates are inversely related to the language complexity and amount of common ground. This suggests that unsupervised translation of animal communication may be feasible if the communication system is sufficiently complex.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは言語間の翻訳が可能である - 場合によっては、Unsupervised Machine Translation (UMT)と呼ばれる並列翻訳へのアクセスがほとんどあるいは全くない2つの言語の間でも。 この進歩を考えると、機械学習ツールが最終的に動物のコミュニケーション、特に高度に知的な動物のコミュニケーションを理解することができるかどうかを問うのは興味深い。 並列翻訳ができない場合や、ソースとターゲットコーパスが関連する対象ドメインに対処できない場合や、同様の言語構造を持つ場合において、UTTを解析するための理論的枠組みを提案する。 我々はこの理論を2つのスタイル化された言語モデルで実証し、我々のフレームワークは必要なサンプルの複雑さのバウンドを提供する。 これらの境界は、誤り率が言語の複雑さと共通基盤の量と逆関係であることを示している。 これは、動物コミュニケーションの教師なし翻訳は、通信システムが十分に複雑であれば実現可能であることを示唆している。

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