論文の概要: Improving Word Sense Disambiguation in Neural Machine Translation with Salient Document Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15507v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 03:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 17:16:01.243235
• Title: Improving Word Sense Disambiguation in Neural Machine Translation with Salient Document Context
• Title（参考訳）: 高度文書文脈を用いたニューラルマシン翻訳における単語感覚の曖昧さ解消
• Authors: Elijah Rippeth, Marine Carpuat, Kevin Duh, Matt Post
• Abstract要約: 語彙的曖昧さは機械翻訳(mt)における困難かつ普及的な問題である ニューラルmtに少量の外部コンテキストを組み込むことで、翻訳のあいまいさを解決するためのシンプルでスケーラブルなアプローチを導入する。 本手法は,強文レベルのベースラインと同等の文書レベルのベースラインよりも曖昧なソース語を翻訳する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.461643690171258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lexical ambiguity is a challenging and pervasive problem in machine translation (\mt). We introduce a simple and scalable approach to resolve translation ambiguity by incorporating a small amount of extra-sentential context in neural \mt. Our approach requires no sense annotation and no change to standard model architectures. Since actual document context is not available for the vast majority of \mt training data, we collect related sentences for each input to construct pseudo-documents. Salient words from pseudo-documents are then encoded as a prefix to each source sentence to condition the generation of the translation. To evaluate, we release \docmucow, a challenge set for translation disambiguation based on the English-German \mucow \cite{raganato-etal-2020-evaluation} augmented with document IDs. Extensive experiments show that our method translates ambiguous source words better than strong sentence-level baselines and comparable document-level baselines while reducing training costs.
• Abstract（参考訳）: 語彙的あいまいさは機械翻訳(英語版)(\mt)における困難かつ普及的な問題である。 ニューラルネットワークに少量の外部コンテキストを組み込むことで、翻訳曖昧性を解決するためのシンプルでスケーラブルなアプローチを導入する。 私たちのアプローチでは、意味のあるアノテーションや標準モデルアーキテクチャの変更は不要です。 実際の文書コンテキストは \mt トレーニングデータの大部分では利用できないため、入力毎に関連する文を収集して擬似文書を作成する。 擬似文書からの敬語は、翻訳の生成を条件として各原文に接頭辞として符号化される。 評価のために,文書IDを付加した英語-ドイツ語の \mucow \cite{raganato-etal-2020-evaluation" に基づく翻訳曖昧化のための課題セットである \docmucow をリリースする。 広範な実験により,強い文レベルのベースラインや比較文書レベルのベースラインよりも曖昧なソース単語を翻訳し,学習コストを低減できることを示した。

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