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J-GLOBAL ID：202102254315677368   整理番号：21A1423013

Non-Autoregressive Translationモデルにおける事前並び替え適用手法の検討

著者 (3件)： 瓦祐希 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  CHU Chenhui (京大 大学院情報学研究科) ,  荒瀬由紀 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 27th  ページ： ROMBUNNO.A3-2 (WEB ONLY)  発行年： 2021年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・統計的機械翻訳(SMT)では,原言語と目的言語間の語順の相違が翻訳精度に大きく影響。
・一方,非自己回帰翻訳(NAT)では,推論時に翻訳文の全単語を一度に出力。
・ここでは,NATモデルにおける事前並び替えの効果的な適用手法を検討。
・英日翻訳実験の結果,NATモデルでは自己回帰翻訳(AT)モデルとは異なり,事前並び替えを行なった文をそのままエンコーダに入力することで翻訳精度が向上。

シソーラス用語： *機械翻訳 ,  *自己回帰モデル ,  文法 ,  置換 ,  順序 ,  符号器 ,  復号器 ,  実験 ,  評価実験
準シソーラス用語： エンコーダ ,  デコーダ ,  語順 ,  統計的機械翻訳 ,  並べ替え

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  手法