論文の概要: Semi-supervised Neural Machine Translation with Consistency Regularization for Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00557v1
• Date: Sun, 2 Apr 2023 15:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 17:32:19.093574
• Title: Semi-supervised Neural Machine Translation with Consistency Regularization for Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 低リソース言語のための一貫性規則化による半教師付きニューラルマシン翻訳
• Authors: Viet H. Pham, Thang M. Pham, Giang Nguyen, Long Nguyen, Dien Dinh
• Abstract要約: 本稿では,高品質な文ペアを増補し,半教師付き方式でNMTモデルを訓練することにより,低リソース言語の問題に対処する,シンプルかつ効果的な手法を提案する。 具体的には、教師あり学習におけるクロスエントロピー損失と、疑似および拡張的対象文が与えられた教師なしのファッションにおけるKLディバージェンスを組み合わせる。 実験の結果,提案手法はNMTベースライン,特に0.46-2.03BLEUスコアを持つ低リソースデータセットにおいて,NMTベースラインを大幅に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.475371300689165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of deep learning has led to a significant gain in machine translation. However, most of the studies required a large parallel dataset which is scarce and expensive to construct and even unavailable for some languages. This paper presents a simple yet effective method to tackle this problem for low-resource languages by augmenting high-quality sentence pairs and training NMT models in a semi-supervised manner. Specifically, our approach combines the cross-entropy loss for supervised learning with KL Divergence for unsupervised fashion given pseudo and augmented target sentences derived from the model. We also introduce a SentenceBERT-based filter to enhance the quality of augmenting data by retaining semantically similar sentence pairs. Experimental results show that our approach significantly improves NMT baselines, especially on low-resource datasets with 0.46--2.03 BLEU scores. We also demonstrate that using unsupervised training for augmented data is more efficient than reusing the ground-truth target sentences for supervised learning.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの出現により、機械翻訳が大幅に向上した。 しかし、ほとんどの研究は大規模な並列データセットを必要としており、構築にはほとんど費用がかからず、一部の言語では利用できない。 本稿では,高品質文対の強化とnmtモデルの半教師あり学習により,低リソース言語に対してこの問題に取り組むための単純かつ効果的な手法を提案する。 具体的には,教師あり学習のためのクロスエントロピー損失と,モデルから派生した擬似文と拡張文の教師なし学習のためのkl発散を組み合わせる。 また,SentenceBERTベースのフィルタを導入し,意味論的に類似した文対を保持することで,データ拡張の質を高める。 実験の結果,0.46-2.03 bleuスコアの低リソースデータセットにおいて,nmtベースラインを大幅に改善することが判明した。 また,教師なし学習を用いた教師なし学習は,教師なし学習に地対対象文を再利用するよりも効率的であることを示す。

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