論文の概要: Integrating Pre-trained Language Model into Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19680v2
• Date: Mon, 13 Nov 2023 16:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 19:49:38.987994
• Title: Integrating Pre-trained Language Model into Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 事前学習型言語モデルをニューラルネットワーク翻訳に統合する
• Authors: Soon-Jae Hwang, Chang-Sung Jeong
• Abstract要約: 高品質なバイリンガル言語ペアデータの欠如は、NMTの性能向上に大きな課題をもたらす。 近年,この問題を解決するために,事前学習言語モデル(PLM)の文脈情報の利用が検討されている。 本研究では PLM 統合 NMT モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Machine Translation (NMT) has become a significant technology in natural language processing through extensive research and development. However, the deficiency of high-quality bilingual language pair data still poses a major challenge to improving NMT performance. Recent studies are exploring the use of contextual information from pre-trained language model (PLM) to address this problem. Yet, the issue of incompatibility between PLM and NMT model remains unresolved. This study proposes a PLM-integrated NMT (PiNMT) model to overcome the identified problems. The PiNMT model consists of three critical components, PLM Multi Layer Converter, Embedding Fusion, and Cosine Alignment, each playing a vital role in providing effective PLM information to NMT. Furthermore, two training strategies, Separate Learning Rates and Dual Step Training, are also introduced in this paper. By implementing the proposed PiNMT model and training strategy, we achieved state-of-the-art performance on the IWSLT'14 En$\leftrightarrow$De dataset. This study's outcomes are noteworthy as they demonstrate a novel approach for efficiently integrating PLM with NMT to overcome incompatibility and enhance performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳(NMT)は、広範囲の研究・開発を通じて自然言語処理において重要な技術となっている。 しかし、高品質なバイリンガル言語ペアデータの不足は、NMTの性能向上に依然として大きな課題をもたらしている。 近年,この問題を解決するために,事前学習言語モデル(PLM)の文脈情報の利用を検討している。 しかし, PLM モデルと NMT モデルの不整合性の問題は未解決のままである。 本研究では PLM 統合 NMT (PiNMT) モデルを提案する。 PiNMTモデルは、3つの重要なコンポーネント、PLM Multi Layer Converter、Embedding Fusion、Cosine Alignmentで構成され、それぞれがNMTに効果的なPLM情報を提供する上で重要な役割を果たす。 さらに,本論文では,個別学習率と2段階学習という2つのトレーニング戦略についても紹介する。 提案したPiNMTモデルとトレーニング戦略を実装することで,IWSLT'14 En$\leftrightarrow$Deデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現した。 本研究の結果は,非互換性を克服し,性能を向上させるため,PLMとNMTを効率的に統合する新たなアプローチを示すものである。

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