論文の概要: Negative Lexical Constraints in Neural Machine Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03601v1
- Date: Mon, 7 Aug 2023 14:04:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 13:22:49.386782
- Title: Negative Lexical Constraints in Neural Machine Translation
- Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳における負の語彙制約
- Authors: Josef Jon, Du\v{s}an Vari\v{s}, Michal Nov\'ak, Jo\~ao Paulo Aires and
Ond\v{r}ej Bojar
- Abstract要約: 負の語彙制約は、神経翻訳モデルによって生成された翻訳における特定の単語や表現を禁止するために用いられる。
復号処理やトレーニングデータの変更に基づいて,様々な手法を比較した。
この手法が制約を改善することを実証するが、多くの場合、問題は持続する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores negative lexical constraining in English to Czech neural
machine translation. Negative lexical constraining is used to prohibit certain
words or expressions in the translation produced by the neural translation
model. We compared various methods based on modifying either the decoding
process or the training data. The comparison was performed on two tasks:
paraphrasing and feedback-based translation refinement. We also studied to
which extent these methods "evade" the constraints presented to the model
(usually in the dictionary form) by generating a different surface form of a
given constraint.We propose a way to mitigate the issue through training with
stemmed negative constraints to counter the model's ability to induce a variety
of the surface forms of a word that can result in bypassing the constraint. We
demonstrate that our method improves the constraining, although the problem
still persists in many cases.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,チェコのニューラルマシン翻訳に対する英語の否定的語彙制約について検討する。
負の語彙制約は、神経翻訳モデルによって生成される翻訳における特定の単語や表現を禁止するために用いられる。
復号処理やトレーニングデータの変更に基づく様々な手法を比較した。
比較はパラフレーズとフィードバックに基づく翻訳の改良の2つのタスクで行われた。
また,与えられた制約の異なる表層形式を生成することによって,モデルに提示される制約(通常は辞書形式で)を「回避」する手法について検討し,制約をバイパスする可能性のある単語の表面形態を多種多様に誘導するモデルの能力に対抗するために,否定的な制約を組み込んだトレーニングによって問題を緩和する方法を提案する。
この手法が制約を改善することを実証するが,問題の多くは継続する。
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