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  1. 02 情報科学
  2. 01 学術雑誌論文

Context-Aware Machine Translation with Source Coreference Explanation

http://hdl.handle.net/10061/0002001054
http://hdl.handle.net/10061/0002001054
7e329573-3376-4367-bf63-e1a0339c8ad3
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2025-07-16
タイトル
タイトル Context-Aware Machine Translation with Source Coreference Explanation
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
著者 Vu, Huy Hien

× Vu, Huy Hien

en Vu, Huy Hien

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上垣外, 英剛

× 上垣外, 英剛

ja 上垣外, 英剛

ja-Kana カミガイト, ヒデタカ

en Kamigaito, Hidetaka

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渡辺, 太郎

× 渡辺, 太郎

ja 渡辺, 太郎

ja-Kana ワタナベ, タロウ

en Watanabe, Taro

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Despite significant improvements in enhancing the quality of translation, context-aware machine translation (MT) models underperform in many cases. One of the main reasons is that they fail to utilize the correct features from context when the context is too long or their models are overly complex. This can lead to the explain-away effect, wherein the models only consider features easier to explain predictions, resulting in inaccurate translations. To address this issue, we propose a model that explains the decisions made for translation by predicting coreference features in the input. We construct a model for input coreference by exploiting contextual features from both the input and translation output representations on top of an existing MT model. We evaluate and analyze our method in the WMT document-level translation task of English-German dataset, the English-Russian dataset, and the multilingual TED talk dataset, demonstrating an improvement of over 1.0 BLEU score when compared with other context-aware models.
書誌情報 en : Transactions of the Association for Computational Linguistics

巻 12, p. 856-874, ページ数 19, 発行日 2024-07-15
出版者
出版者 MIT Press
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2307-387X
出版者版DOI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1162/tacl_a_00677
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00677/123652
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 $00A9 2024 Association for Computational Linguistics. Distributed under a CC-BY 4.0 license.
著者版フラグ
出版タイプ NA
助成情報
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)
研究課題番号 JP21H05054
研究課題名 多元自動通訳システムと評価法に関する研究とその応用展開
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Ver.1 2025-07-16 03:48:59.423107
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