論文の概要: Text Style Transfer Back-Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01318v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 07:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 16:23:48.406055
• Title: Text Style Transfer Back-Translation
• Title（参考訳）: テキストスタイル転送バックトランスレーション
• Authors: Daimeng Wei, Zhanglin Wu, Hengchao Shang, Zongyao Li, Minghan Wang, Jiaxin Guo, Xiaoyu Chen, Zhengzhe Yu, Hao Yang
• Abstract要約: Back Translationは、同様のスタイルを共有する入力の翻訳を改善する。 自然な入力では、BTはわずかに改善され、時には悪影響を及ぼすだけである。 本稿では,BTデータのソース側を変更するためにスタイル転送モデルを用いたテキストスタイル転送逆変換を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.608570096595177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Back Translation (BT) is widely used in the field of machine translation, as it has been proved effective for enhancing translation quality. However, BT mainly improves the translation of inputs that share a similar style (to be more specific, translation-like inputs), since the source side of BT data is machine-translated. For natural inputs, BT brings only slight improvements and sometimes even adverse effects. To address this issue, we propose Text Style Transfer Back Translation (TST BT), which uses a style transfer model to modify the source side of BT data. By making the style of source-side text more natural, we aim to improve the translation of natural inputs. Our experiments on various language pairs, including both high-resource and low-resource ones, demonstrate that TST BT significantly improves translation performance against popular BT benchmarks. In addition, TST BT is proved to be effective in domain adaptation so this strategy can be regarded as a general data augmentation method. Our training code and text style transfer model are open-sourced.
• Abstract（参考訳）: Back Translation (BT) は機械翻訳の分野で広く使われており、翻訳品質の向上に有効であることが証明されている。 しかしBTは、BTデータのソース側が機械翻訳であるため、類似したスタイル(より具体的には、翻訳のような入力)を共有する入力の翻訳を主に改善する。 自然入力の場合、btはわずかな改善と時には悪影響だけをもたらす。 この問題に対処するため,BTデータのソース側を変更するためにスタイル転送モデルを用いたテキストスタイル転送バックトランスフォーメーション(TST BT)を提案する。 ソースサイドテキストのスタイルをより自然にすることで、自然入力の翻訳を改善することを目指している。 高リソースと低リソースの両方を含む様々な言語対の実験により、TST BTは一般的なBTベンチマークに対する翻訳性能を大幅に改善することを示した。 さらに、TST BTはドメイン適応に有効であることが証明され、この戦略は一般的なデータ拡張方法とみなすことができる。 トレーニングコードとテキストスタイルの転送モデルはオープンソースです。

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