翻訳アーチファクトの偏りに向けて【JST・京大機械翻訳】

Chowdhury Koel Dutta; Jalota Rricha; Espana-Bonet Cristina; van Genabith Josef

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219983977487 整理番号：22P0351088

翻訳アーチファクトの偏りに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Debiasing Translation Artifacts

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発行年： 2022年05月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月16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)

交差言語自然言語処理は,異なるレベルで人間または機械のいずれかによる翻訳に依存し,訓練データから翻訳試験セットへ変換する。しかし,同じ言語における元のテキストと比較して,翻訳は翻訳として参照される明確な品質を持つ。以前の研究は,これらの翻訳アーチファクトが様々な交差言語タスクの性能に影響を及ぼすことを示した。本研究では,確立されたバイアス除去技法を拡張することにより,翻訳を削減するための新しいアプローチを提案した。反復性Null空間投影(INLP)アルゴリズムを使用し,デバイアスの前後の分類精度を測定して,翻訳が文章と単語レベルで減少することを示した。著者らは,自然言語推論(NLI)タスクに関するデバイアス変換の効用を評価し,このバイアスを減らすことによって,NLI精度が改善することを示した。知る限りでは,これは潜在埋込み空間で表現された翻訳を偏る最初の研究である。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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