論文の概要: Encoding Sentence Position in Context-Aware Neural Machine Translation with Concatenation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06459v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 15:39:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 15:03:36.351518
• Title: Encoding Sentence Position in Context-Aware Neural Machine Translation with Concatenation
• Title（参考訳）: 結合を伴う文脈認識ニューラルマシン翻訳における文位置の符号化
• Authors: Lorenzo Lupo, Marco Dinarelli, Laurent Besacier
• Abstract要約: 連続文の連結処理を標準翻訳手法で行うことにより、文脈対応翻訳を実現することができる。 本稿では,このタスクにセグメント埋め込みを導入するという直感的な考え方を考察し,コンカニネーションシーケンスにおける各文の位置をトランスフォーマーが識別するのを支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.9276959748365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context-aware translation can be achieved by processing a concatenation of consecutive sentences with the standard translation approach. This paper investigates the intuitive idea of adopting segment embeddings for this task to help the Transformer discern the position of each sentence in the concatenation sequence. We compare various segment embeddings and propose novel methods to encode sentence position into token representations, showing that they do not benefit the vanilla concatenation approach except in a specific setting.
• Abstract（参考訳）: 文脈対応翻訳は、連続文の結合を標準翻訳アプローチで処理することで実現できる。 本稿では,このタスクにセグメント埋め込みを導入するという直感的な考え方を考察し,コンカニネーションシーケンスにおける各文の位置をトランスフォーマーが識別するのを支援する。 様々なセグメント埋め込みを比較し,文位置をトークン表現にエンコードする新しい手法を提案する。

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