論文の概要: Disambiguated Lexically Constrained Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17351v1
• Date: Sat, 27 May 2023 03:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 20:02:57.075087
• Title: Disambiguated Lexically Constrained Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 曖昧な語彙制約を持つニューラルマシン翻訳
• Authors: Jinpeng Zhang, Nini Xiao, Ke Wang, Chuanqi Dong, Xiangyu Duan, Yuqi Zhang, Min Zhang
• Abstract要約: LCNMTへの現在のアプローチは、あらかじめ指定された語彙制約が文脈的に適切であると仮定している。 この問題を解決するために,不明瞭なLCNMT(D-LCNMT)を提案する。 D-LCNMTは堅牢で効果的な2段階のフレームワークであり、最初は文脈に基づいて制約を曖昧にし、その曖昧な制約をLCNMTに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.338107081523212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lexically constrained neural machine translation (LCNMT), which controls the translation generation with pre-specified constraints, is important in many practical applications. Current approaches to LCNMT typically assume that the pre-specified lexical constraints are contextually appropriate. This assumption limits their application to real-world scenarios where a source lexicon may have multiple target constraints, and disambiguation is needed to select the most suitable one. In this paper, we propose disambiguated LCNMT (D-LCNMT) to solve the problem. D-LCNMT is a robust and effective two-stage framework that disambiguates the constraints based on contexts at first, then integrates the disambiguated constraints into LCNMT. Experimental results show that our approach outperforms strong baselines including existing data augmentation based approaches on benchmark datasets, and comprehensive experiments in scenarios where a source lexicon corresponds to multiple target constraints demonstrate the constraint disambiguation superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: プレ特定制約による翻訳生成を制御するLexically constrained Neural Machine Translation (LCNMT)は,多くの実用化において重要である。 LCNMTへの現在のアプローチは、通常、あらかじめ指定された語彙制約が文脈的に適切であると仮定する。 この仮定は、ソースレキシコンが複数のターゲット制約を持ち、最も適切なものを選択するために曖昧さをなくすことができる現実のシナリオにアプリケーションを限定する。 本稿では,この問題を解決するために不明瞭なLCNMT(D-LCNMT)を提案する。 D-LCNMTは堅牢で効果的な2段階のフレームワークであり、最初は文脈に基づいて制約を曖昧にし、その曖昧な制約をLCNMTに統合する。 実験の結果,提案手法は,ベンチマークデータセットに基づく既存データ拡張アプローチや,ソース辞書が複数のターゲット制約に対応するシナリオにおける包括的実験など,強いベースラインよりも優れていることが示された。

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