論文の概要: Integrating Language Models into Direct Speech Translation: An
Inference-Time Solution to Control Gender Inflection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15752v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 11:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 19:01:12.787353
- Title: Integrating Language Models into Direct Speech Translation: An
Inference-Time Solution to Control Gender Inflection
- Title(参考訳): 言語モデルと直接音声翻訳の統合:ジェンダーの抑揚を制御する推論時間解法
- Authors: Dennis Fucci, Marco Gaido, Sara Papi, Mauro Cettolo, Matteo Negri,
Luisa Bentivogli
- Abstract要約: 本稿では,音声翻訳における話者関連性摂動を制御するための最初の推論時解を提案する。
我々のソリューションは、STデコーダによって暗黙的に学習された(バイアス付き)内部言語モデル(LM)を、性別固有の外部LMに部分的に置き換える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.993869026482415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: When translating words referring to the speaker, speech translation (ST)
systems should not resort to default masculine generics nor rely on potentially
misleading vocal traits. Rather, they should assign gender according to the
speakers' preference. The existing solutions to do so, though effective, are
hardly feasible in practice as they involve dedicated model re-training on
gender-labeled ST data. To overcome these limitations, we propose the first
inference-time solution to control speaker-related gender inflections in ST.
Our approach partially replaces the (biased) internal language model (LM)
implicitly learned by the ST decoder with gender-specific external LMs.
Experiments on en->es/fr/it show that our solution outperforms the base models
and the best training-time mitigation strategy by up to 31.0 and 1.6 points in
gender accuracy, respectively, for feminine forms. The gains are even larger
(up to 32.0 and 3.4) in the challenging condition where speakers' vocal traits
conflict with their gender.
- Abstract(参考訳): 話者を参照する単語を翻訳する場合、音声翻訳(st)システムはデフォルトの男性ジェネリクスに頼らず、潜在的に誤解を招く声質に頼るべきではない。
むしろ、話者の好みに応じて性別を割り当てるべきである。
そのための既存のソリューションは、効果的ではあるが、実際には実現不可能ではない。
提案手法は,STデコーダが暗黙的に学習した(バイアス付き)内部言語モデル(LM)を,ジェンダー固有の外部LMに置き換えるものである。
en->es/fr/it実験では,女性型において,基礎モデルと最良のトレーニング時間緩和戦略をそれぞれ31.0点,1.6点に上回った。
話者の発声特性が性別と矛盾する困難な状況下では、さらに利益が(最大32.0と3.4まで)大きくなる。
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