抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】