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文献紹介: Bag-of-Words as Target for Neural Machine Translation
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Yumeto Inaoka
January 22, 2019
Research
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文献紹介: Bag-of-Words as Target for Neural Machine Translation
2019/1/22の文献紹介で発表
Yumeto Inaoka
January 22, 2019
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Transcript
1 Bag-of-Words as Target for Neural Machine Translation 文献紹介 2019/1/22
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 稲岡 夢人
Literature • Bag-of-Words as Target for Neural Machine Translation •
Shuming Ma, Xu SUN, Yizhong Wang, Junyang Lin • Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), pages 332-338, 2018. 2
Abstract 翻訳において正解はひとつじゃない 既存のNMTではひとつのみを正解として使用 → 他の正解は誤りとして学習される 正解同士は似たBag-of-Words (BoW)
を共有する → BoWによって正解とそれ以外を区別できる 学習セットにない正解を考慮するためにBoWを利用 → 中国語-英語の翻訳において優位性を確認 3
Introduction NMTは首尾一貫の妥当な翻訳の生成ができる 現在のNeural Machine Translation (NMT)の 多くはSequence-to-Sequence モデル(Seq2Seq)に
基づいている 4
Seq2Seq (Overview) 5 私 は 元気だ <BOS> I am fine
<EOS> 入力文 出力文 Encoder Decoder
Seq2Seq (Encoder) 6 私 は 元気だ One-hot vector Embedding layer
Recurrent layer 入力文
Seq2Seq (Decoder) 7 I <BOS> I am fine am fine
<EOS> One-hot vector Embedding layer Recurrent layer One-hot vector Output layer 出力文
Introduction NMTではひとつの正解のみを 学習に用いる 他の正解は誤った翻訳と学習 → 悪影響を与える可能性 8
Introduction 正しい翻訳は似たBoWを共有 → 正しい翻訳と誤った翻訳は BoWで区別できる 文とBoWの両方を対象とする 手法を提案 →
T.2よりT.1を優遇 9
Bag-of-Words Generation マルチラベル分類問題のようにBoWを生成 Decoderの出力である単語レベルのスコアベクトル を 合計して、文レベルのスコアベクトルを得る 文レベルのスコアベクトルは、文中の任意の位置に
対応する単語が出現する確率を表す 10
Notation データセットに含まれるサンプル数:N i番目のサンプル:(, ) (x: source, y: target)
= 1 , 2 , … , = 1 , 2 , … , = 1 , 2 , … , はのBoWを表す 11
Bag-of-Words Generation 12 = softmax = �
Targets and Loss Function 文の翻訳とBoWの生成でそれぞれ損失関数(1 , 2 )を定義
重み で2つの損失を足し合わせる() (𝑖𝑖 : epoch , k, : fixed-value) 1 = − � =1 log l2 = − � =1 log = 1 + 2 = min(, + 𝛼𝛼) 13 𝑖𝑖
Experiments LDCコーパス(1.25M)で学習、NIST翻訳タスクで評価 語彙サイズを英中それぞれ5万語に設定 BLEUで評価 14
Results 15 4.55 BLEU points↑
Results 16 4.55 BLEU points↑
Results 17
Conclusions 正解訳とBoWの両方を考慮する手法を提案 提案手法が強力なベースラインに対して優位である結果 Morphologically-rich language*や低資源言語において どのように適用するかについて今後の課題とする *
文法的関係が相対位置や助詞ではなく単語の変化で 決まるような言語 18