Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
文献紹介: Controlling Politeness in Neural Machine ...
Search
Yumeto Inaoka
July 18, 2017
Technology
0
130
文献紹介: Controlling Politeness in Neural Machine Translation via Side Constraints
2017/07/18の文献紹介で発表
Yumeto Inaoka
July 18, 2017
Tweet
Share
More Decks by Yumeto Inaoka
See All by Yumeto Inaoka
文献紹介: Quantity doesn’t buy quality syntax with neural language models
yumeto
1
190
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
240
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
160
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
180
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
160
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
280
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
350
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
230
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
Geospatialの世界最前線を探る [2025年版]
dayjournal
1
220
そのWAFのブロック、どう活かす? サービスを守るための実践的多層防御と思考法 / WAF blocks defense decision
kaminashi
0
180
小学4年生夏休みの自由研究「ぼくと Copilot エージェント」
taichinakamura
0
660
How to achieve interoperable digital identity across Asian countries
fujie
0
150
Reflections of AI: A Trilogy in Four Parts (GOTO; Copenhagen 2025)
ondfisk
0
110
AWS Control Tower に学ぶ! IAM Identity Center 権限設計の第一歩 / IAM Identity Center with Control Tower
y___u
0
150
[Codex Meetup Japan #1] Codex-Powered Mobile Apps Development
korodroid
2
450
「れきちず」のこれまでとこれから - 誰にでもわかりやすい歴史地図を目指して / FOSS4G 2025 Japan
hjmkth
1
290
M5製品で作るポン置きセルラー対応カメラ
sayacom
0
180
神回のメカニズムと再現方法/Mechanisms and Playbook for Kamikai scrumat2025
moriyuya
4
730
Large Vision Language Modelを用いた 文書画像データ化作業自動化の検証、運用 / shibuya_AI
sansan_randd
0
130
防災デジタル分野での官民共創の取り組み (2)DIT/CCとD-CERTについて
ditccsugii
0
240
Featured
See All Featured
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
6.9k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
27
2k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
A better future with KSS
kneath
239
18k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
Facilitating Awesome Meetings
lara
56
6.6k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.6k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
238
140k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
41k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Transcript
Controlling Politeness in Neural Machine Translation via Side Constraints Rico
Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch Proceedings of NAACL-HLT 2016, pages 35–40 1 文献紹介(2017/07/18) 自然言語処理研究室 稲岡 夢人
概要 • 敬語のない元言語の翻訳で出力の敬語制御 • 敬語の制御にSide Constraintsを使用 • 英語→ドイツ語において性能が向上 2
NMT with Side Constraints • ニューラルネットに丁寧さを示す追加の 入力機能を与える • テスト時はユーザが丁寧さを入力 •
入力文の最後にトークンとして Side Constraintsを追加 → Attention-based encoder-decoder モデルであればSide Constraintsに 注意を払うことを学習できる 3
訓練セットへの自動注釈 • 事前に訓練セットに注釈をつける • 注釈は文レベルで付ける → ソースとターゲットで単語レベルの 対応を持たないため 4
訓練セットへの自動注釈 • ParZu(Sennrich et al., 2013)を用いて ルールに基づいて形態論的な注釈をつける • 命令形の動詞を含む文はinformalに分類 5
実験 • 訓練コーパス:OpenSubtitles (映画字幕丁 寧な文の対が48万 丁寧でない文の対が109万 • Groundhogを使用してAttention-based encoder-decoder NMTシステムを訓練
• Side Constraintsに過度な依存をしない ように半分の確率でラベル付けした 6
結果 • informalに限定した翻訳の98%はinformal または中立 • 丁寧な文に限定した翻訳の96%は 丁寧または中立 7
結果 • 参照文をもとにSide Constraintsを与えるオ ラクル実験ではBLEUが3.2改善 8
結果 • Side ConstraintsはNMTにオーバライド されることがある → 弱い制約なため 9
結果 • ランダムサンプルにおいても同様に Side Constraintsが有効である 10
結論 • 丁寧さの注釈を訓練の追加入力として統合し てNMTの敬語生成を制御できる • 丁寧さがユーザに指定される前提であるが 将来はソーステキストから自動的に予測する ことを目指す • 本稿では丁寧さの制御に焦点を当てている
が、幅広い現象にSide Constraintsを適用 できる可能性がある 11