論文の概要: Escaping the sentence-level paradigm in machine translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12959v2
• Date: Thu, 16 May 2024 13:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 19:43:51.629277
• Title: Escaping the sentence-level paradigm in machine translation
• Title（参考訳）: 機械翻訳における文レベルパラダイムの回避
• Authors: Matt Post, Marcin Junczys-Dowmunt,
• Abstract要約: 文書テキスト機械翻訳における多くの作業は存在するが、様々な理由により達成できなかった。 特殊アーキテクチャの作業とは対照的に,標準トランスフォーマーアーキテクチャは十分であることを示す。 本稿では,文書システム間でより識別しやすい,既存のコントラスト指標の生成的変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.676755606927435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is well-known that document context is vital for resolving a range of translation ambiguities, and in fact the document setting is the most natural setting for nearly all translation. It is therefore unfortunate that machine translation -- both research and production -- largely remains stuck in a decades-old sentence-level translation paradigm. It is also an increasingly glaring problem in light of competitive pressure from large language models, which are natively document-based. Much work in document-context machine translation exists, but for various reasons has been unable to catch hold. This paper suggests a path out of this rut by addressing three impediments at once: what architectures should we use? where do we get document-level information for training them? and how do we know whether they are any good? In contrast to work on specialized architectures, we show that the standard Transformer architecture is sufficient, provided it has enough capacity. Next, we address the training data issue by taking document samples from back-translated data only, where the data is not only more readily available, but is also of higher quality compared to parallel document data, which may contain machine translation output. Finally, we propose generative variants of existing contrastive metrics that are better able to discriminate among document systems. Results in four large-data language pairs (DE$\rightarrow$EN, EN$\rightarrow$DE, EN$\rightarrow$FR, and EN$\rightarrow$RU) establish the success of these three pieces together in improving document-level performance.
• Abstract（参考訳）: 文書の文脈は、翻訳のあいまいさを解消するのに不可欠であり、実際、文書の設定は、ほぼ全ての翻訳にとって最も自然な設定である。 したがって、機械翻訳(研究と生産の両方)が数十年前の文レベルの翻訳パラダイムに留まっているのは残念である。 また、ドキュメントベースの大規模言語モデルによる競合的なプレッシャーに照らされつつある問題でもある。 文書・テキスト機械翻訳における多くの作業は存在するが、様々な理由により達成できなかった。 本稿では,3つの障害に一度に対処することで,この制約から抜け出す道を提案する。 ドキュメントレベルの情報をどこで取得すればよいのか? どうすれば良いのか わかるのでしょうか? 特殊アーキテクチャの作業とは対照的に,標準的な Transformer アーキテクチャでは十分なキャパシティがあれば十分であることを示す。 次に、後方翻訳データのみから文書サンプルを取り出すことにより、トレーニングデータの問題に対処する。 最後に,文書システム間でより識別し易い既存のコントラスト指標の生成変種を提案する。 大規模な4つの言語ペア(DE$\rightarrow$EN, EN$\rightarrow$DE, EN$\rightarrow$FR, EN$\rightarrow$RU)の結果は、ドキュメントレベルのパフォーマンスを改善するために、これら3つを一緒に成功させる。

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