上下文神经机器翻译改进后指代代词的翻译
计算与语言
2020-04-29 v2
摘要
上下文感知 NMT 的出现带来了整体翻译质量的显著提升，尤其是在代词等语篇现象的翻译方面。先前的工作主要集中在使用过去句子作为上下文，并侧重于前指翻译。在本工作中，我们通过将使用未来上下文训练的上下文 NMT 模型的性能与使用过去上下文训练的模型进行比较，研究了未来句子作为上下文的效果。我们的实验与评估使用了通用和侧重代词的自动指标，结果表明，使用未来上下文不仅在无上下文 Transformer 上取得了显著提升，而且与其基于过去上下文训练的对应模型相比，表现出相当甚至更优的性能。我们还在针对性的后指测试套件上进行了评估，并报告了在 BLEU 方面相对于无上下文 Transformer 的显著增益。
引用
@article{arxiv.2004.09894,
title = {Contextual Neural Machine Translation Improves Translation of Cataphoric Pronouns},
author = {KayYen Wong and Sameen Maruf and Gholamreza Haffari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09894},
year = {2020}
}
备注
Accepted to ACL 2020