論文の概要: Automatic Discrimination of Human and Neural Machine Translation in Multilingual Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19757v1
• Date: Wed, 31 May 2023 11:41:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:00:45.357363
• Title: Automatic Discrimination of Human and Neural Machine Translation in Multilingual Scenarios
• Title（参考訳）: 多言語シナリオにおける人間および神経機械翻訳の自動識別
• Authors: Malina Chichirau, Rik van Noord and Antonio Toral
• Abstract要約: 我々は人間と機械の翻訳を自動で識別するタスクに取り組む。 複数言語と多言語事前学習言語モデルを考慮した多言語環境で実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.631167282648452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the task of automatically discriminating between human and machine translations. As opposed to most previous work, we perform experiments in a multilingual setting, considering multiple languages and multilingual pretrained language models. We show that a classifier trained on parallel data with a single source language (in our case German-English) can still perform well on English translations that come from different source languages, even when the machine translations were produced by other systems than the one it was trained on. Additionally, we demonstrate that incorporating the source text in the input of a multilingual classifier improves (i) its accuracy and (ii) its robustness on cross-system evaluation, compared to a monolingual classifier. Furthermore, we find that using training data from multiple source languages (German, Russian, and Chinese) tends to improve the accuracy of both monolingual and multilingual classifiers. Finally, we show that bilingual classifiers and classifiers trained on multiple source languages benefit from being trained on longer text sequences, rather than on sentences.
• Abstract（参考訳）: 我々は人間と機械の翻訳を自動で識別するタスクに取り組む。 従来の研究とは対照的に、複数言語と多言語事前学習言語モデルを考慮した多言語環境で実験を行う。 一つのソース言語で並列データに基づいて訓練された分類器(この場合、ドイツ語-英語)は、学習対象以外のシステムで機械翻訳が作成された場合でも、異なるソース言語から派生した英語の翻訳で良好な性能を発揮することを示す。 さらに、多言語分類器の入力にソーステキストを組み込むことにより、より良くなることを示す。 (i)その正確さと (II) 単言語分類器と比較して, システム間評価に頑健である。 さらに、複数のソース言語(ドイツ語、ロシア語、中国語)からのトレーニングデータを使用することで、単言語と多言語の両方の分類精度が向上する傾向がある。 最後に、複数のソース言語で訓練されたバイリンガル分類器と分類器は、文ではなく、長いテキストシーケンスで訓練される。

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