論文の概要: How to Learn in a Noisy World? Self-Correcting the Real-World Data Noise on Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02208v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 12:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:35:30.789449
• Title: How to Learn in a Noisy World? Self-Correcting the Real-World Data Noise on Machine Translation
• Title（参考訳）: 騒々しい世界で学習する方法 : 機械翻訳における実世界のデータノイズの自己補正
• Authors: Yan Meng, Di Wu, Christof Monz,
• Abstract要約: 実世界のハード・トゥ・デテクト・ミスアライメントノイズが機械翻訳に与える影響について検討する。 トークンレベルでの不整合とクリーンなデータを区別するために,モデルの自己認識の信頼性が高まるのを観察することにより,自己補正手法を提案する。 提案手法は,8つの翻訳タスクにまたがる実世界のノイズの多いWebマイニングデータセットに対して有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.739338438716965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The massive amounts of web-mined parallel data contain large amounts of noise. Semantic misalignment, as the primary source of the noise, poses a challenge for training machine translation systems. In this paper, we first study the impact of real-world hard-to-detect misalignment noise by proposing a process to simulate the realistic misalignment controlled by semantic similarity. After quantitatively analyzing the impact of simulated misalignment on machine translation, we show the limited effectiveness of widely used pre-filters to improve the translation performance, underscoring the necessity of more fine-grained ways to handle data noise. By observing the increasing reliability of the model's self-knowledge for distinguishing misaligned and clean data at the token-level, we propose a self-correction approach which leverages the model's prediction distribution to revise the training supervision from the ground-truth data over training time. Through comprehensive experiments, we show that our self-correction method not only improves translation performance in the presence of simulated misalignment noise but also proves effective for real-world noisy web-mined datasets across eight translation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大量のウェブマイニングされた並列データには大量のノイズが含まれている。 ノイズの主な原因であるセマンティックなミスアライメントは、機械翻訳システムの訓練に挑戦する。 本稿では,意味的類似性によって制御される現実的不一致をシミュレートする手法を提案することによって,実世界の難聴者に対する誤認識音の影響を初めて研究する。 機械翻訳におけるシミュレートされたミスアライメントの影響を定量的に分析した結果,データノイズに対するよりきめ細かな処理方法の必要性が強調され,翻訳性能を向上させるために広く用いられているプレフィルタの有効性が限定的に示された。 トークンレベルでの不一致やクリーンなデータを識別するために,モデルの自己認識の信頼性が高まるのを観察することにより,モデルの予測分布を利用した自己補正手法を提案する。 総合的な実験を通して、我々の自己補正手法は、擬似誤認識ノイズの存在下での翻訳性能を向上させるだけでなく、8つの翻訳タスクにわたる実世界のノイズの多いウェブマイニングデータセットにも有効であることを示す。

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