通过引入具有更少重排序的伪参考改善同声翻译
计算与语言
2021-09-24 v2
摘要
同声翻译与全句翻译截然不同，其特点是在源句结束前即以仅几个词的延迟开始翻译。然而，由于缺乏大规模、高质量的同声翻译数据集，多数此类系统仍在常规全句双语语料上训练。由于这些双语语料中存在大量不必要的长距离重排序，这对同声场景远非理想。我们提出一种新方法，将现有全句语料的目标端改写为同声风格的翻译。在 Zh->En 与 Ja->En 同声翻译上的实验表明，加入这些生成的伪参考后取得了显著提升（最高 +2.7 BLEU）。
引用
@article{arxiv.2010.11247,
title = {Improving Simultaneous Translation by Incorporating Pseudo-References with Fewer Reorderings},
author = {Junkun Chen and Renjie Zheng and Atsuhito Kita and Mingbo Ma and Liang Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11247},
year = {2021}
}
备注
8 pages