論文の概要: Challenges in Context-Aware Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13751v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 21:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 00:43:26.601722
• Title: Challenges in Context-Aware Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 文脈認識ニューラルマシン翻訳の課題
• Authors: Linghao Jin, Jacqueline He, Jonathan May, Xuezhe Ma
• Abstract要約: コンテキスト対応ニューラルマシン翻訳は、会話依存を解決するために、文レベルのコンテキストを超えた情報を活用する。 十分な直感にもかかわらず、ほとんどの文脈対応翻訳モデルは、文レベルシステムよりもわずかに改善されている。 本稿では,パラパラグラフ(パラパラグラフ)翻訳という,文書レベルの翻訳のより現実的な設定を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.89082986080746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context-aware neural machine translation involves leveraging information beyond sentence-level context to resolve inter-sentential discourse dependencies and improve document-level translation quality, and has given rise to a number of recent techniques. However, despite well-reasoned intuitions, most context-aware translation models show only modest improvements over sentence-level systems. In this work, we investigate several challenges that impede progress within this field, relating to discourse phenomena, context usage, model architectures, and document-level evaluation. To address these problems, we propose a more realistic setting for document-level translation, called paragraph-to-paragraph (para2para) translation, and collect a new dataset of Chinese-English novels to promote future research.
• Abstract（参考訳）: 文脈認識型ニューラルマシン翻訳は、文レベルのコンテキストを超えた情報を活用して、文間会話の依存関係を解決し、文書レベルの翻訳品質を改善する。 しかし、よく理解された直感にもかかわらず、ほとんどの文脈対応翻訳モデルは、文レベルシステムよりもわずかに改善されている。 本研究では,談話現象,文脈利用,モデルアーキテクチャ,文書レベルの評価など,この分野の進展を妨げるいくつかの課題について検討する。 これらの問題に対処するために,パラパラグラフ(パラパラグラフ)翻訳という,より現実的な文書レベルの翻訳環境を提案し,今後の研究を促進するために,漢文小説の新しいデータセットを収集する。

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