論文の概要: Multi-perspective Alignment for Increasing Naturalness in Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08473v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 15:42:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:51.253668
• Title: Multi-perspective Alignment for Increasing Naturalness in Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳における自然性向上のための多視点アライメント
• Authors: Huiyuan Lai, Esther Ploeger, Rik van Noord, Antonio Toral,
• Abstract要約: ニューラルマシン翻訳(NMT)システムは、トレーニングデータに存在する語彙バイアスを増幅し、出力翻訳において人工的に不十分な言語を生み出す。 自然とコンテンツ保存の両方に報いる新しい方法を提案する。 本手法は英蘭文翻訳において評価され,翻訳精度を損なうことなく,語彙的に豊かで,人文言語の性質が向上する翻訳モデルが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.875491080062233
• License:
• Abstract: Neural machine translation (NMT) systems amplify lexical biases present in their training data, leading to artificially impoverished language in output translations. These language-level characteristics render automatic translations different from text originally written in a language and human translations, which hinders their usefulness in for example creating evaluation datasets. Attempts to increase naturalness in NMT can fall short in terms of content preservation, where increased lexical diversity comes at the cost of translation accuracy. Inspired by the reinforcement learning from human feedback framework, we introduce a novel method that rewards both naturalness and content preservation. We experiment with multiple perspectives to produce more natural translations, aiming at reducing machine and human translationese. We evaluate our method on English-to-Dutch literary translation, and find that our best model produces translations that are lexically richer and exhibit more properties of human-written language, without loss in translation accuracy.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(NMT)システムは、トレーニングデータに存在する語彙バイアスを増幅し、出力翻訳において人工的に不十分な言語を生み出す。 これらの言語レベルの特徴は、もともと言語で書かれたテキストと人間の翻訳とは異なる自動翻訳をレンダリングする。 NMTの自然性を高める試みは、翻訳精度を犠牲にして語彙の多様性を増大させるコンテンツ保存の観点からは不足する可能性がある。 人間のフィードバックフレームワークからの強化学習に触発され,自然さとコンテンツ保存の両面に報いる新しい手法を導入する。 我々は、機械翻訳と人間翻訳の削減を目的として、より自然な翻訳を生成するために、複数の視点で実験を行った。 本手法は英蘭文翻訳において評価され,翻訳精度を損なうことなく,語彙的に豊かで,人文言語の性質が向上する翻訳モデルが得られた。

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