用于同声机器翻译的高效Wait-k模型
计算与语言
2020-08-05 v2 声音
音频与语音处理
摘要
同声机器翻译是指在整个输入序列可用之前就开始输出生成。Wait-k解码器为这一问题提供了一种简单而高效的方法。它们首先读取k个源端词元，之后在生成一个目标词元与读取另一个源端词元之间交替。我们利用IWSLT数据集研究了口语语料低资源设置下wait-k解码的行为。我们使用单向编码器并跨多个k值进行训练，从而改进了这些模型的训练。基于Transformer和二维卷积架构的实验表明，我们的wait-k模型在广泛的延迟级别上泛化良好。我们还展示了二维卷积架构在同声口语翻译中与Transformer具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2005.08595,
title = {Efficient Wait-k Models for Simultaneous Machine Translation},
author = {Maha Elbayad and Laurent Besacier and Jakob Verbeek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08595},
year = {2020}
}
备注
Accepted at INTERSPEECH 2020