論文の概要: Segmentation-Free Streaming Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14823v2
• Date: Sat, 25 May 2024 10:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 04:26:52.952742
• Title: Segmentation-Free Streaming Machine Translation
• Title（参考訳）: セグメンテーションフリーストリーミング機械翻訳
• Authors: Javier Iranzo-Sánchez, Jorge Iranzo-Sánchez, Adrià Giménez, Jorge Civera, Alfons Juan,
• Abstract要約: Streaming Machine Translation (MT)は、入力されたテキストストリームをリアルタイムで翻訳するタスクである。 本稿では,翻訳が生成されるまでセグメンテーション決定を遅らせることにより,非セグメンテーションソースストリームの翻訳を可能にするフリーフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.247809853198223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Streaming Machine Translation (MT) is the task of translating an unbounded input text stream in real-time. The traditional cascade approach, which combines an Automatic Speech Recognition (ASR) and an MT system, relies on an intermediate segmentation step which splits the transcription stream into sentence-like units. However, the incorporation of a hard segmentation constrains the MT system and is a source of errors. This paper proposes a Segmentation-Free framework that enables the model to translate an unsegmented source stream by delaying the segmentation decision until the translation has been generated. Extensive experiments show how the proposed Segmentation-Free framework has better quality-latency trade-off than competing approaches that use an independent segmentation model. Software, data and models will be released upon paper acceptance.
• Abstract（参考訳）: Streaming Machine Translation (MT) は、非有界な入力テキストストリームをリアルタイムで翻訳するタスクである。 ASR(Automatic Speech Recognition)とMT(MT)システムを組み合わせた従来のカスケード手法は、転写ストリームを文のような単位に分割する中間セグメンテーションステップに依存している。 しかし、ハードセグメンテーションの組み入れはMTシステムに制約を与え、エラーの原因となる。 本稿では,セグメンテーション決定を翻訳が生成されるまで遅らせることで,非セグメンテーションソースストリームの変換を可能にするセグメンテーションフリーフレームワークを提案する。 大規模な実験は、提案されたセグメンテーションフリーフレームワークが、独立したセグメンテーションモデルを使用する競合するアプローチよりも品質とレイテンシのトレードオフが優れていることを示している。 ソフトウェア、データ、モデルは、論文の受理によってリリースされる。

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