論文の概要: Unsupervised Translation of Emergent Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07552v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 13:41:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:48.168586
• Title: Unsupervised Translation of Emergent Communication
• Title（参考訳）: 創発的コミュニケーションの教師なし翻訳
• Authors: Ido Levy, Orr Paradise, Boaz Carmeli, Ron Meir, Shafi Goldwasser, Yonatan Belinkov,
• Abstract要約: 創発的コミュニケーション(EC)は、エージェントが共同で目標を達成できるように訓練されたときに自律的に現れる言語システムにユニークな窓を提供する。 ECを解釈し、自然言語(NL)との関係を評価するのは難しい。 本研究は,タスクの複雑度が異なる参照ゲーム中に生成されたECを解読するために,unsupervised neural machine translation (UNMT)技術を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.568833616624644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emergent Communication (EC) provides a unique window into the language systems that emerge autonomously when agents are trained to jointly achieve shared goals. However, it is difficult to interpret EC and evaluate its relationship with natural languages (NL). This study employs unsupervised neural machine translation (UNMT) techniques to decipher ECs formed during referential games with varying task complexities, influenced by the semantic diversity of the environment. Our findings demonstrate UNMT's potential to translate EC, illustrating that task complexity characterized by semantic diversity enhances EC translatability, while higher task complexity with constrained semantic variability exhibits pragmatic EC, which, although challenging to interpret, remains suitable for translation. This research marks the first attempt, to our knowledge, to translate EC without the aid of parallel data.
• Abstract（参考訳）: 創発的コミュニケーション(EC)は、エージェントが共同で目標を達成できるように訓練されたときに自律的に現れる言語システムにユニークな窓を提供する。 しかし、ECを解釈し、自然言語(NL)との関係を評価することは困難である。 本研究は, 環境の意味的多様性の影響を受けながら, タスクの複雑度が異なる参照ゲーム中に生成されたECを解析するために, unsupervised neural machine translation (UNMT) 技術を用いる。 本研究はUNMTがECを翻訳する可能性を示し,意味多様性を特徴とするタスクの複雑さがECの翻訳性を高める一方で,制約付きセマンティックバリアビリティによるタスクの複雑さは実用的なECを示し,翻訳に適していることを示した。 この研究は、我々の知る限り、並列データを使わずにECを翻訳する最初の試みである。

関連論文リスト

• The Impact of Code-switched Synthetic Data Quality is Task Dependent: Insights from MT and ASR [33.40409334053485]
  言語間の交互化を行うコードスイッチングは、ユーザフレンドリーな言語技術を構築するために対処する必要がある、一般的なグローバルな現象として登場した。 現在の文献では、合成データの品質とNLPタスクの改善の関係を理解するための包括的な研究が欠如している。 我々は、自動音声認識(ASR)とカスケード音声翻訳(ST)による機械翻訳について、この方向で行われた以前の研究を拡張した。 我々の実験には、語彙置換、言語理論、後方翻訳など、幅広い拡張技術が含まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-30T19:55:28Z)
• Collaboration is all you need: LLM Assisted Safe Code Translation [4.3764649156831235]
  UniTranslatorは、複数のコンパクトLLM間の協調的な取り組みとしてコード翻訳を再想像するフレームワークである。 特殊なエージェントのインタラクションを編成することによって、UniTranslatorは、より大きなモノリシックモデルに匹敵する精度と効率のレベルを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T09:42:07Z)
• Enhancing Code-Switching Speech Recognition with LID-Based Collaborative Mixture of Experts Model [12.030995417911296]
  本研究では,専門家グループ間の協調的なメカニズムを活用するMixture of Experts(MoE)モデルであるCollaborative-MoEを提案する。 各言語専門家グループ内では、ゲーティングネットワークは、言語以外の属性に関するコラボレーションを促進するために教師なしの運営を行っている。 提案手法は,MoEモデルの特徴となる効率的な推論能力を,追加の事前学習を必要とせずに保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T16:53:38Z)
• Trustworthy Image Semantic Communication with GenAI: Explainablity, Controllability, and Efficiency [59.15544887307901]
  画像意味コミュニケーション(ISC)は,高効率な映像コンテンツ伝送を実現する可能性に注目されている。 既存のISCシステムは、解釈可能性、操作性、互換性の課題に直面している。 我々は、複数の下流推論タスクにGenerative Artificial Intelligence(GenAI)を利用する新しい信頼できるISCフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T14:32:36Z)
• Aligning Translation-Specific Understanding to General Understanding in Large Language Models [32.0119328710383]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑なテキストを理解する際、顕著な能力を示した。 本研究は,LLMにおける翻訳固有の理解と一般理解の相違を明らかにする。 本稿では, 難解な翻訳過程である DUAT (Difficult words Understanding Aligned Translation) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T11:03:53Z)
• Semantic-aware Contrastive Learning for Electroencephalography-to-Text Generation with Curriculum Learning [28.76185264077582]
  脳波対テキスト生成のためのC-SCL(Curriculum Semantic-aware Contrastive Learning Strategy)を提案する。 C-SCLは、意味的に類似したEEG表現をまとめ、異なる表現を分割する。 提案手法は,新しい最先端技術を実現しつつ,3種類の指標にまたがる安定した改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T00:54:48Z)
• Evaluating Multilingual Text Encoders for Unsupervised Cross-Lingual Retrieval [51.60862829942932]
  本稿では,言語間文書・文検索タスクにおける最先端多言語エンコーダの適合性に着目した体系的実証研究を行う。 文レベルのCLIRでは、最先端のパフォーマンスが達成できることを実証する。 しかし、ピーク性能は、汎用の多言語テキストエンコーダをオフ・ザ・シェルフで使うのではなく、文の理解タスクにさらに特化したバリエーションに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-21T00:15:38Z)
• ERICA: Improving Entity and Relation Understanding for Pre-trained Language Models via Contrastive Learning [97.10875695679499]
  そこで本研究では, ERICA という新たなコントラスト学習フレームワークを提案し, エンティティとその関係をテキストでより深く理解する。 実験の結果,提案する erica フレームワークは文書レベルの言語理解タスクにおいて一貫した改善を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T03:35:22Z)
• VECO: Variable and Flexible Cross-lingual Pre-training for Language Understanding and Generation [77.82373082024934]
  我々はTransformerエンコーダにクロスアテンションモジュールを挿入し、言語間の相互依存を明確に構築する。 独自の言語でコンテキストにのみ条件付けされたマスク付き単語の予測の退化を効果的に回避することができる。 提案した言語間モデルでは,XTREMEベンチマークのさまざまな言語間理解タスクに対して,最先端の新たな結果が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T03:41:38Z)
• Uncertainty-Aware Semantic Augmentation for Neural Machine Translation [37.555675157198145]
  本稿では,複数の意味的に等価なソース文間の普遍的な意味情報を明示的にキャプチャする不確実性を考慮した意味拡張を提案する。 我々のアプローチは、強いベースラインと既存の手法を大きく上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T07:48:09Z)
• It's Easier to Translate out of English than into it: Measuring Neural Translation Difficulty by Cross-Mutual Information [90.35685796083563]
  クロスミューチュアル情報(英: Cross-mutual information、XMI)は、機械翻訳の難易度に関する非対称情報理論の指標である。 XMIは、ほとんどのニューラルマシン翻訳モデルの確率的性質を利用する。 本稿では,現代ニューラル翻訳システムを用いた言語間翻訳の難易度に関する最初の体系的および制御的な研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T17:38:48Z)

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。