論文の概要: An Energy-based Model for Word-level AutoCompletion in Computer-aided Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20083v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 15:07:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 13:24:58.377923
• Title: An Energy-based Model for Word-level AutoCompletion in Computer-aided Translation
• Title（参考訳）: コンピュータ翻訳における単語レベルのオートコンプリートのためのエネルギーモデル
• Authors: Cheng Yang, Guoping Huang, Mo Yu, Zhirui Zhang, Siheng Li, Mingming Yang, Shuming Shi, Yujiu Yang, Lemao Liu,
• Abstract要約: Word-level AutoCompletion (WLAC) は、コンピュータ支援翻訳における報奨だが挑戦的なタスクである。 既存の作業は、入力コンテキストの隠れベクターを対応するラベルにマッピングするニューラルネットワークに基づく分類モデルを通じて、このタスクに対処する。 そこで本研究では,WLACのエネルギーモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.3797716862478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Word-level AutoCompletion(WLAC) is a rewarding yet challenging task in Computer-aided Translation. Existing work addresses this task through a classification model based on a neural network that maps the hidden vector of the input context into its corresponding label (i.e., the candidate target word is treated as a label). Since the context hidden vector itself does not take the label into account and it is projected to the label through a linear classifier, the model can not sufficiently leverage valuable information from the source sentence as verified in our experiments, which eventually hinders its overall performance. To alleviate this issue, this work proposes an energy-based model for WLAC, which enables the context hidden vector to capture crucial information from the source sentence. Unfortunately, training and inference suffer from efficiency and effectiveness challenges, thereby we employ three simple yet effective strategies to put our model into practice. Experiments on four standard benchmarks demonstrate that our reranking-based approach achieves substantial improvements (about 6.07%) over the previous state-of-the-art model. Further analyses show that each strategy of our approach contributes to the final performance.
• Abstract（参考訳）: ワードレベルオートコンプリート(WLAC)は、コンピュータ支援翻訳の課題である。 既存の作業は、入力コンテキストの隠れベクターを対応するラベル(すなわち、候補対象単語をラベルとして扱う)にマッピングするニューラルネットワークに基づく分類モデルを介して、このタスクに対処する。 文脈隠蔽ベクトル自体がラベルを考慮せず、線形分類器によってラベルに投影されるので、実験で検証されたように、元の文から得られる貴重な情報を十分に活用することができず、最終的には全体的な性能を損なうことになる。 この問題を軽減するため,WLACのエネルギーモデルを提案する。 残念なことに、トレーニングと推論は効率と効果の課題に悩まされているため、モデルを実践するために3つのシンプルで効果的な戦略を採用しています。 4つの標準ベンチマークの実験は、我々の再ランクベースのアプローチが以前の最先端モデルよりも大幅に改善(約6.07%)したことを示している。 さらに分析した結果,提案手法のそれぞれの戦略が最終性能に寄与していることが判明した。

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