論文の概要: Relevance-guided Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00214v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 21:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 16:12:54.256587
• Title: Relevance-guided Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 関連誘導型ニューラルネットワーク翻訳
• Authors: Isidora Chara Tourni, Derry Wijaya
• Abstract要約: ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のための説明可能性に基づく学習手法を提案する。 その結果,低リソース環境下でのトレーニングにおいて,本手法が有望であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.691028372215281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of the Transformer architecture, Neural Machine Translation (NMT) results have shown great improvement lately. However, results in low-resource conditions still lag behind in both bilingual and multilingual setups, due to the limited amount of available monolingual and/or parallel data; hence, the need for methods addressing data scarcity in an efficient, and explainable way, is eminent. We propose an explainability-based training approach for NMT, applied in Unsupervised and Supervised model training, for translation of three languages of varying resources, French, Gujarati, Kazakh, to and from English. Our results show our method can be promising, particularly when training in low-resource conditions, outperforming simple training baselines; though the improvement is marginal, it sets the ground for further exploration of the approach and the parameters, and its extension to other languages.
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャの出現に伴い、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の結果は、最近大きく改善されている。 しかし、低リソースの条件は、利用可能な単言語および/または並列データの量が限られているため、バイリンガルと多言語の両方において依然として遅れているため、効率的かつ説明可能な方法でデータの不足に対処する方法が必要となる。 本研究では,NMTの教師なし・監督型モデルトレーニングに応用し,フランス語,グジャラート語,カザフ語,英語の3言語を翻訳するための説明可能性に基づく学習手法を提案する。 提案手法は,低リソース条件下でのトレーニングでは特に,単純なトレーニングベースラインよりも優れており,その改善は限界はあるものの,アプローチとパラメータのさらなる探索,および他の言語への拡張の基盤となっている。

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