論文の概要: Improving Retrieval-Augmented Neural Machine Translation with Monolingual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21747v2
• Date: Wed, 01 Oct 2025 14:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.559978
• Title: Improving Retrieval-Augmented Neural Machine Translation with Monolingual Data
• Title（参考訳）: 単言語データを用いた検索強化ニューラルネットワーク翻訳の改良
• Authors: Maxime Bouthors, Josep Crego, François Yvon,
• Abstract要約: 多くの設定では、ターゲット言語の単言語コーパスがしばしば利用可能である。 文レベルと単語レベルの整合性を両立させた改良型言語間検索システムを設計した。 また,本手法はモノリンガルよりもはるかに大きく,ベースライン設定と汎用的クロスリンガル検索の双方に対して強い改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.150384435635477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional retrieval-augmented neural machine translation (RANMT) systems leverage bilingual corpora, e.g., translation memories (TMs). Yet, in many settings, monolingual corpora in the target language are often available. This work explores ways to take advantage of such resources by directly retrieving relevant target language segments, based on a source-side query. For this, we design improved cross-lingual retrieval systems, trained with both sentence level and word-level matching objectives. In our experiments with three RANMT architectures, we assess such cross-lingual objectives in a controlled setting, reaching performances that match those of standard TM-based models. We also showcase our method on a real-world settings, using much larger monolingual and observe strong improvements over both the baseline setting and general-purpose cross-lingual retrievers.
• Abstract（参考訳）: 従来の検索強化ニューラルマシン翻訳(RANMT)システムはバイリンガルコーパス(eg)、翻訳記憶(TM)を利用する。 しかし、多くの設定では、ターゲット言語の単言語コーパスがしばしば利用可能である。 この研究は、ソース側クエリに基づいて、関連するターゲット言語セグメントを直接検索することで、そのようなリソースを活用する方法を探究する。 そこで我々は,文レベルと単語レベルの整合性を両立させた言語間検索システムの設計を行った。 3つのRANMTアーキテクチャを用いた実験では,これらの言語間の目的を制御された環境で評価し,標準的なTMモデルと一致する性能に到達した。 また,本手法はモノリンガルよりもはるかに大きく,ベースライン設定と汎用的クロスリンガル検索の双方に対して強い改善が見られた。

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