基于连接时序分类的同步神经机器翻译
计算与语言
2019-11-28 v1
摘要
同步机器翻译是机器翻译的一种变体，它在输入结束之前就开始翻译过程。该任务面临翻译准确率和延迟之间的权衡。我们必须确定在已观测输入上何时开始翻译，以取得良好的实际性能。在本工作中，我们提出一种神经机器翻译方法，以自适应方式确定该时机。所提方法引入特殊标记 '<wait>'，当翻译模型选择读取下一个输入标记而非生成输出标记时生成该标记。它还引入一个目标函数来处理等待时机中的歧义，该函数可使用称为连接时序分类（CTC）的算法进行优化。CTC 的使用使优化能够考虑所有包含 '<wait>' 且等价于参考翻译的可能输出序列，并自适应地选择最佳序列。我们将所提方法应用于英语到日语的同步翻译，并考察其性能与遗留问题。
引用
@article{arxiv.1911.11933,
title = {Simultaneous Neural Machine Translation using Connectionist Temporal Classification},
author = {Katsuki Chousa and Katsuhito Sudoh and Satoshi Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11933},
year = {2019}
}