人工負例を用いたニューラル機械翻訳
Neural Machine Translation with Artificial Negative Examples
概要
ニューラル機械翻訳モデルの学習は基本的に対数尤度の最大化のみによって行われるが、テスト時には様々な翻訳エラーを含む文を出力することが問題として知られる。本研究では、それらエラー文を負例として機械的に生成し、正例である参照訳との識別を行うモデルを機械翻訳モデルの学習に組み込むことで、対象とする翻訳エラーの抑制が可能であることを示す。
産業界への展開例・適用分野
産業翻訳システムにおける事後処理のコスト削減
研究者
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| 白井 圭佑 | 知能情報学専攻 | 森研究室 | 修士2回生 |
| 森 信介 | 知能情報学専攻 | 森研究室 | 教授 |