主辞駆動句構造文法に基づくニューラル機械翻訳の高度化

基于头部驱动短语结构语法的神经机器翻译的复杂性

• 批准号: 22KJ2286
• 负责人: 出口 祥之
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2286/
• 关键词: 機械翻訳; 自然言語処理

本研究は，近年翻訳性能が大幅に向上しているニューラル機械翻訳に対して，文構造を組み込むことで，これまで成し得なかった文の示す意味まで捉えた翻訳を実現する．また，翻訳時の計算コストが抑えられるような手法を提案することにより，翻訳速度を低下させることなく高精度な翻訳器を実現する．初年度でははじめに提案モデルに必要なニューラル句構造解析器の作成に取り組んだ．また，研究を進める過程で研究方針を見直した．本研究は機械翻訳の高精度化を主な研究目的としていたが，提案法による入力文の解析結果の提示が高精度化だけでなく翻訳結果の説明性向上に対して有用であることから，今後は当初の目的に加えて機械翻訳モデルの説明性の向上も同時に目指す．提案法で用いる主辞予測においては，正解の解析例を検索する説明性の高い事例ベースモデルが提案されている．これを踏まえ，本年度は汎用的に近傍事例を探索する事例検索機構を作成した．事例検索が汎用的にニューラルモデルの予測精度に寄与するかどうか翻訳用例を用いた機械翻訳モデルで実験し，検索を用いた推論が有用であることを確認した．さらに当初の目標である「推論速度が低下しない機械翻訳の高精度化」を実現するため，検索機構の高速化法を提案した．これにより，幅広い文生成タスクに利用できる事例検索機構を，精度を低下させることなく100倍以上高速化した．この事例検索に関する研究は国内会議NLP2023で発表し，国際会議ACL2023に採択予定である．

In this study, the performance of translation has been greatly improved in recent years. The calculation of the inversion time is based on the calculation of the inversion speed. In the beginning of the year, the proposal was made and the necessary sentence structure parser was created. The process of research and policy development is straightforward. The purpose of this study is to improve the accuracy of mechanical translation. The proposed method is used to analyze the analytical results of mechanical translation. The proposal method is used to predict the main words, correct the analytical example of the solution, and search for illustrative high-level examples. This year's case search mechanism is widely used. The accuracy of the prediction of the case search is generally useful. The accuracy of the prediction of the case search is useful. In order to realize the original goal of "reducing the inference speed and improving the precision of mechanical inversion," a method for speeding up the search mechanism is proposed. The accuracy of the case search mechanism is lower than that of the case search mechanism, and the speed is more than 100 times. This case study was presented at the National Conference NLP2023 and scheduled for the International Conference ACL2023.

项目成果

Subset Retrieval Nearest Neighbor Machine Translation

• DOI: 10.18653/v1/2023.acl-long.10
• 发表时间: 2023
• 作者: Hiroyuki Deguchi;Taro Watanabe;Yusuke Matsui;M. Utiyama;Hideki Tanaka;E. Sumita

近傍文検索を用いたサブセット kNN ニューラル機械翻訳

使用邻域句子搜索的子集 kNN 神经机器翻译

• 发表时间: 2023
• 作者: 小井手祐介;後藤晋;出口 祥之
• 通讯作者: 出口 祥之