DuTongChuan:用于同声传译的上下文感知翻译模型
计算与语言
2019-08-19 v2
摘要
本文提出 DuTongChuan,一种用于同声传译的新型上下文感知翻译模型。该模型可持续读取自动语音识别(ASR)模型的流式文本,并依次判定信息单元(IUs)的边界。随后检测到的 IU 通过两种简单而有效的解码策略——部分解码与上下文感知解码——被译为流畅译文。实践中,通过控制 IU 的粒度与上下文大小,我们可轻松在延迟与翻译质量间取得良好权衡。人工译员的精细评估显示,我们的系统取得了有前景的翻译质量(中英 85.71%,英中 86.36%),尤其在令人惊讶的良好语篇连贯性方面。根据端到端(语音到语音同声传译)评估,该模型在降低延迟(多数时刻少于 3 秒)方面表现优异。此外,我们已成功将该模型部署于拥有数亿用户的多种百度产品中,并作为服务发布于我们的 AI 平台。
引用
@article{arxiv.1907.12984,
title = {DuTongChuan: Context-aware Translation Model for Simultaneous Interpreting},
author = {Hao Xiong and Ruiqing Zhang and Chuanqiang Zhang and Zhongjun He and Hua Wu and Haifeng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12984},
year = {2019}
}
备注
Description for Baidu's Simultaneous Interpreting System