关于无监督复制问题神经网络机器翻译：语言识别器丢失的培训计划

刘一红,亚历山德拉·克洛诺普鲁（Alexandra Chronopoulou）,Hinrich Schütze公司,亚历山大·弗雷泽

摘要
虽然无监督神经机器翻译（UNMT）在许多语言对中都取得了成功，但复制问题，即直接复制输入句子的某些部分作为翻译，在远程语言对中很常见，尤其是涉及低资源语言时。我们发现这个问题与在线回译（BT）期间的意外复制行为密切相关。在这项工作中，我们提出了一个简单但有效的训练计划，其中包含了语言鉴别器丢失。损失对中间翻译造成了限制，因此翻译是用所需的语言进行的。通过对不同的语言对进行广泛的实验，包括相似语言和远距离语言、高资源语言和低资源语言，我们发现我们的方法缓解了复制问题，从而提高了低资源语言的翻译性能。
选集ID：
2023.iwslt-1.48年
体积：
第20届国际口语翻译大会（IWSLT 2023）会议记录
月份：
七月
年份：
2023
地址：
加拿大多伦多（现场和在线）
编辑：
伊丽莎白·塞尔斯基,马塞洛·费德里科,海洋木瓜
地点：
IWSLT公司
SIG公司：
SIGSLT公司
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
491–502
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.iwslt-1.48
内政部：
10.18653/v1/2023.iwslt-1.48
比比键：
引用（ACL）：
刘一红（Yihong Liu）、亚历山德拉（Alexandra Chronopoulou）、辛里希·舒茨（Hinrich Schütze）和亚历山大·弗雷泽（Alexander Fraser）。2023无监督NMT的复制问题：一种语言识别器丢失的训练计划.英寸第20届国际口语翻译大会（IWSLT 2023）会议记录，第491-502页，加拿大多伦多（同人和在线）。计算语言学协会。
引用（非正式）：
关于无监督NMT的复制问题：一个具有语言鉴别器损失的训练计划（刘等人，IWSLT 2023）
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PDF格式：
https://aclantology.org/2023.iwslt-1.48.pdf
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