論文の概要: Improving Neural Machine Translation by Multi-Knowledge Integration with Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04807v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 02:55:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:24:36.625995
• Title: Improving Neural Machine Translation by Multi-Knowledge Integration with Prompting
• Title（参考訳）: プロンプトによる複数知識統合によるニューラルマシン翻訳の改善
• Authors: Ke Wang, Jun Xie, Yuqi Zhang, Yu Zhao
• Abstract要約: 我々は,マルチ知識,複数種類の知識をNMTモデルに統合し,プロンプトによる性能向上に着目する。 文,用語/フレーズ,翻訳テンプレートなど,複数の種類の知識をNMTモデルに効果的に統合する統合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）: 36.24578487904221
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving neural machine translation (NMT) systems with prompting has achieved significant progress in recent years. In this work, we focus on how to integrate multi-knowledge, multiple types of knowledge, into NMT models to enhance the performance with prompting. We propose a unified framework, which can integrate effectively multiple types of knowledge including sentences, terminologies/phrases and translation templates into NMT models. We utilize multiple types of knowledge as prefix-prompts of input for the encoder and decoder of NMT models to guide the translation process. The approach requires no changes to the model architecture and effectively adapts to domain-specific translation without retraining. The experiments on English-Chinese and English-German translation demonstrate that our approach significantly outperform strong baselines, achieving high translation quality and terminology match accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルマシン翻訳(NMT)システムの改良が顕著な進歩を遂げている。 本研究では,NMTモデルにマルチ知識,複数種類の知識を統合する方法に着目し,プロンプトによる性能向上を図る。 文,用語/フレーズ,翻訳テンプレートなど,複数の種類の知識をNMTモデルに効果的に統合する統合フレームワークを提案する。 我々は,NMTモデルのエンコーダおよびデコーダの入力のプレフィックス・プロンプトとして,複数の種類の知識を活用して翻訳プロセスを導出する。 このアプローチはモデルアーキテクチャの変更を必要とせず、再トレーニングせずにドメイン固有の翻訳に効果的に対応します。 英語と中国語とドイツ語の翻訳実験により,我々のアプローチは高い翻訳品質と用語の精度を達成し,強いベースラインを著しく上回ることを示した。

関連論文リスト

• Efficient Technical Term Translation: A Knowledge Distillation Approach for Parenthetical Terminology Translation [0.0]
  本稿では,専門分野におけるコミュニケーションの明確化に不可欠である専門用語を正確に翻訳することの課題に対処する。 本研究は, ペアレンテティカル・ターミノロジー・トランスフォーメーション (PTT) タスクを導入し, ペアレンテティカル・ターミノロジー・トランスフォーメーション(PTT)タスクの翻訳とともに, ペアレンテティカル・ターミノロジー・トランスフォーメーション(Parenthetical Terminology Translation, PTT)タスクを導入した。 そこで我々は,単語の全体的な翻訳精度と正しい括弧表現の両方を評価するための新しい評価指標を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T13:40:28Z)
• Code-Switching with Word Senses for Pretraining in Neural Machine Translation [107.23743153715799]
  ニューラルネットワーク翻訳のための単語センス事前学習(WSP-NMT)について紹介する。 WSP-NMTは、知識ベースからの単語感覚情報を活用した多言語NMTモデルの事前学習のためのエンドツーエンドアプローチである。 実験の結果,全体の翻訳品質が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T16:13:01Z)
• Unified Model Learning for Various Neural Machine Translation [63.320005222549646]
  既存の機械翻訳(NMT)研究は主にデータセット固有のモデルの開発に焦点を当てている。 我々は,NMT(UMLNMT)のための統一モデル学習モデル(Unified Model Learning for NMT)を提案する。 OurNMTは、データセット固有のモデルよりも大幅に改善され、モデルデプロイメントコストが大幅に削減される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T12:21:52Z)
• Adaptive Machine Translation with Large Language Models [7.803471587734353]
  実時間適応型機械翻訳を改善するために,テキスト内学習をいかに活用できるかを検討する。 英語-アラビア語(EN-AR)、英語-中国語(EN-ZH)、英語-フランス語(EN-FR)、英語-キニャルワンダ(EN-RW)、英語-スペイン語(EN-ES)の5つの多種多様な言語対の実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T21:17:15Z)
• XDBERT: Distilling Visual Information to BERT from Cross-Modal Systems to Improve Language Understanding [73.24847320536813]
  本研究では,事前学習したマルチモーダル変換器から事前学習した言語エンコーダへの視覚情報の蒸留について検討する。 我々のフレームワークは,NLUの言語重み特性に適応するために学習目標を変更する一方で,視覚言語タスクにおけるクロスモーダルエンコーダの成功にインスパイアされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T03:44:00Z)
• Learning to Generalize to More: Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation [50.54059385277964]
  CsaNMT(Continuous Semantic Augmentation)と呼ばれる新しいデータ拡張パラダイムを提案する。 CsaNMTは各トレーニングインスタンスを、同じ意味の下で適切なリテラル式をカバーできる隣接領域で拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T08:16:28Z)
• Language Modeling, Lexical Translation, Reordering: The Training Process of NMT through the Lens of Classical SMT [64.1841519527504]
  ニューラルマシン翻訳は、翻訳プロセス全体をモデル化するために、単一のニューラルネットワークを使用する。 ニューラルネットワーク翻訳はデファクトスタンダードであるにもかかわらず、NMTモデルがトレーニングの過程でどのように異なる能力を獲得するのかは、まだ明らかになっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T09:38:50Z)
• Self-supervised and Supervised Joint Training for Resource-rich Machine Translation [30.502625878505732]
  テキスト表現の自己教師付き事前学習が低リソースニューラルネットワーク翻訳(NMT)に成功している 我々は,NMTモデルを最適化するために,自己教師付き学習と教師付き学習を組み合わせた共同学習手法である$F$-XEnDecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T02:35:40Z)
• Learning Policies for Multilingual Training of Neural Machine Translation Systems [36.292020779233056]
  低リソースのMNMT(Multilingual Neural Machine Translation)は通常、1つ以上の言語ペアの翻訳性能を改善する。 本稿では,2つの簡単な検索ベースのカリキュラムを提案し,微調整などの既存手法と併用して翻訳性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T21:38:04Z)
• Improving Massively Multilingual Neural Machine Translation and Zero-Shot Translation [81.7786241489002]
  ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の多言語モデルは理論的には魅力的であるが、しばしばバイリンガルモデルに劣る。 我々は,多言語NMTが言語ペアをサポートするためにより強力なモデリング能力を必要とすることを論じる。 未知のトレーニング言語ペアの翻訳を強制するために,ランダムなオンライン翻訳を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T17:21:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。