ニューラル機械翻訳のための書換え器-評価器アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Li Yangming; Yao Kaisheng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200523891735 整理番号：21P0067110

ニューラル機械翻訳のための書換え器-評価器アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Rewriter-Evaluator Architecture for Neural Machine Translation

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発行年： 2020年12月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年05月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

エンコーダデコーダは,神経機械翻訳(NMT)で広く使用されてきた。復号化の多重パスでそれを改善するために,いくつかの方法が提案されている。しかし,それらの完全な可能性は,適切な停止政策の欠如によって制限される。この問題に取り組むために,新しいアーキテクチャ,Rewriter-Evaluatorを提示した。それは,リライタと評価者から成る。ソース文章の翻訳は複数のパスを含む。各パスにおいて,リライタは過去の翻訳を改善するために新しい翻訳を生成し,評価者は翻訳品質を推定し,書き換えプロセスを終了するかどうかを決定する。また,リライタと評価者を共同で訓練する優先順位付け勾配降下(PGD)を提案した。復号化の多重パスを繰り返したが,提案したPGD法によるRewriter-Evaluatorは訓練符号器-デコーダモデルと同様の時間で訓練できる。提案したアーキテクチャを適用して,一般的なNMTモデル(例えば変換器)を改善した。中国語-英語と英語-ドイツの2つの翻訳タスクに関する広範囲な実験を行い,提案したアーキテクチャがNMTモデルの性能を著しく改善し,以前のベースラインよりも顕著に優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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