論文の概要: Contrastive Token Learning with Similarity Decay for Repetition Suppression in Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19877v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 02:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:09:32.349512
• Title: Contrastive Token Learning with Similarity Decay for Repetition Suppression in Machine Translation
• Title（参考訳）: 機械翻訳における繰り返し抑制のための類似性低下を伴う対照的なトークン学習
• Authors: Huangyu Dai, Ben Chen, Kaidi Chen, Ying Han, Zihan Liang, Wen Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,情報エントロピーのレンズによるテキスト反復の根本原因について検討する。 トークンの抑制を調節するCTSD(Contrastive Token Learning with similarity Decay)と呼ばれる新しいアルゴリズムが導入された。 広範囲な評価により、CTSDは既存の精度と一般化可能性のアプローチを著しく上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.400590207544079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For crosslingual conversation and trade, Neural Machine Translation (NMT) is pivotal yet faces persistent challenges with monotony and repetition in generated content. Traditional solutions that rely on penalizing text redundancy or token reoccurrence have shown limited efficacy, particularly for lengthy article and e-commerce descriptions with inherent redundancy, even with the advent of Large Language Models (LLMs). This paper investigates the underlying causes of textual repetition through the lens of information entropy, attributing the phenomenon to the elevated uncertainty within the input text. To address this, a novel algorithm named Contrastive Token Learning with Similarity Decay (CTSD) is introduced, which modulates the suppression of tokens dynamically, informed by varying attention weights and inter-token distances. Furthermore, an e-commerce dataset comprised of title texts of online real items is compiled and released susceptible to hallucination translations to benchmark the algorithm. Extensive evaluations demonstrate that CTSD significantly outperforms existing approaches in precision and generalizability. Additional online A/B testing underscores its practical value, showing marked improvements in user engagement and conversion. Notably, this method has been implemented with full traffic on eight multilingual sites of alibaba.com, the largest B2B e-commerce platform in the world.
• Abstract（参考訳）: 言語間の会話と貿易において、Neural Machine Translation(NMT)は中心的だが、モノトニーと生成されたコンテンツの反復による永続的な課題に直面している。 テキスト冗長性やトークン再帰を罰することに依存する従来のソリューションは、特にLarge Language Models (LLMs) の出現時でさえ、長い記事や固有冗長性を持つeコマース記述に対して、限定的な有効性を示してきた。 本稿では,情報エントロピーのレンズによるテキスト反復の根本原因を考察し,この現象が入力テキスト内の高次不確実性の原因となっていることを示す。 これを解決するためにCTSD(Contrastive Token Learning with similarity Decay)と呼ばれる新しいアルゴリズムが導入された。 さらに、オンラインリアルアイテムのタイトルテキストからなる電子商取引データセットをコンパイルし、そのアルゴリズムをベンチマークするために幻覚翻訳の影響を受けやすいリリースする。 広範囲な評価により、CTSDは既存の精度と一般化可能性のアプローチを著しく上回っていることが示されている。 追加のオンラインA/Bテストは、ユーザエンゲージメントとコンバージョンを著しく改善した、実用的価値を強調している。 特に、この方法は、世界最大のB2B電子商取引プラットフォームであるAlibaba.comの8つの多言語サイトで、完全なトラフィックで実装されている。

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