MachineTranslation
#NLP
#LanguageModel
#DPO
#read-later
#ModelMerge
Issue Date: 2025-08-22 PLaMo Translate: 翻訳特化大規模言語モデルの開発,今城+, Jxiv'25 Comment元ポスト:https://x.com/imos/status/1958687896321630355?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #NeuralNetwork #Pocket #NLP #LanguageModel #ACL #Decoding
Issue Date: 2025-07-20 [Paper Note] Unveiling the Power of Source: Source-based Minimum Bayes Risk Decoding for Neural Machine Translation, Boxuan Lyu+, ACL'25 SummaryソースベースのMBRデコーディング（sMBR）を提案し、パラフレーズや逆翻訳から生成された準ソースを「サポート仮説」として利用。参照なしの品質推定メトリックを効用関数として用いる新しいアプローチで、実験によりsMBRがQE再ランキングおよび標準MBRを上回る性能を示した。sMBRはNMTデコーディングにおいて有望な手法である。 Comment元ポスト:https://x.com/boxuan_lyu425/status/1946802820973519245?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #Metrics #Pocket #NLP #LanguageModel #MultiDimensional
Issue Date: 2025-07-18 [Paper Note] TransEvalnia: Reasoning-based Evaluation and Ranking of Translations, Richard Sproat+, arXiv'25 Summaryプロンプトベースの翻訳評価システム「TransEvalnia」を提案し、Multidimensional Quality Metricsに基づく詳細な評価を行う。TransEvalniaは、英日データやWMTタスクで最先端のMT-Rankerと同等以上の性能を示し、LLMによる評価が人間の評価者と良好に相関することを確認。翻訳の提示順序に敏感であることを指摘し、位置バイアスへの対処法を提案。システムの評価データは公開される。 Comment元ポスト:https://x.com/sakanaailabs/status/1946071203002941694?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
Issue Date: 2025-08-22 PLaMo Translate: 翻訳特化大規模言語モデルの開発,今城+, Jxiv'25 Comment元ポスト:https://x.com/imos/status/1958687896321630355?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #NeuralNetwork #Pocket #NLP #LanguageModel #ACL #Decoding
Issue Date: 2025-07-20 [Paper Note] Unveiling the Power of Source: Source-based Minimum Bayes Risk Decoding for Neural Machine Translation, Boxuan Lyu+, ACL'25 SummaryソースベースのMBRデコーディング（sMBR）を提案し、パラフレーズや逆翻訳から生成された準ソースを「サポート仮説」として利用。参照なしの品質推定メトリックを効用関数として用いる新しいアプローチで、実験によりsMBRがQE再ランキングおよび標準MBRを上回る性能を示した。sMBRはNMTデコーディングにおいて有望な手法である。 Comment元ポスト:https://x.com/boxuan_lyu425/status/1946802820973519245?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #Metrics #Pocket #NLP #LanguageModel #MultiDimensional
Issue Date: 2025-07-18 [Paper Note] TransEvalnia: Reasoning-based Evaluation and Ranking of Translations, Richard Sproat+, arXiv'25 Summaryプロンプトベースの翻訳評価システム「TransEvalnia」を提案し、Multidimensional Quality Metricsに基づく詳細な評価を行う。TransEvalniaは、英日データやWMTタスクで最先端のMT-Rankerと同等以上の性能を示し、LLMによる評価が人間の評価者と良好に相関することを確認。翻訳の提示順序に敏感であることを指摘し、位置バイアスへの対処法を提案。システムの評価データは公開される。 Comment元ポスト:https://x.com/sakanaailabs/status/1946071203002941694?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
#Analysis
#NLP
#LanguageModel
#Supervised-FineTuning (SFT)
#PEFT(Adaptor/LoRA)
Issue Date: 2025-01-02
How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes, Inacio Vieira+, arXiv'24
SummaryLLMsのファインチューニングに翻訳メモリ（TMs）を活用し、特定の組織向けの翻訳精度と効率を向上させる研究。5つの翻訳方向で異なるサイズのデータセットを用いて実験し、トレーニングデータが増えるほど翻訳パフォーマンスが向上することを確認。特に、1kおよび2kの例ではパフォーマンスが低下するが、データセットのサイズが増加するにつれて改善が見られる。LLMsとTMsの統合により、企業特有のニーズに応じたカスタマイズ翻訳モデルの可能性を示唆。
Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QQLoRAでLlama 8B InstructをMTのデータでSFTした場合のサンプル数に対する性能の変化を検証している。ただし、検証しているタスクはMT、QLoRAでSFTを実施しrankは64、学習時のプロンプトは非常にシンプルなものであるなど、幅広い設定で学習しているわけではないので、ここで得られた知見が幅広く適用可能なことは示されていないであろう点、には注意が必要だと思われる。
この設定では、SFTで利用するサンプル数が増えれば増えるほど性能が上がっているように見える。
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-20
Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study, Biao Zhang+, arXiv'23
Summary機械翻訳におけるプロンプティングの研究を体系的に行い、プロンプトテンプレートやデモ例の選択に影響を与える要因を検討。GLM-130Bを用いた実験により、プロンプト例の数と質が翻訳に重要であること、意味的類似性などの特徴がパフォーマンスと相関するが強くないこと、単言語データからの擬似平行プロンプト例が翻訳を改善する可能性があること、他の設定からの知識転送がパフォーマンス向上に寄与することを示した。プロンプティングの課題についても議論。
Commentzero-shotでMTを行うときに、改行の有無や、少しのpromptingの違いでCOMETスコアが大幅に変わることを示している。
モデルはGLM-130BをINT4で量子化したモデルで実験している。
興味深いが、この知見を一般化して全てのLLMに適用できるか？と言われると、そうはならない気がする。他のモデルで検証したら傾向はおそらく変わるであろう（という意味でおそらく論文のタイトルにもCase Studyと記述されているのかなあ）。
#DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #Pocket #NLP #Evaluation #LM-based #Coherence Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL'23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #Unsupervised #NLP #SpeechProcessing #Speech Issue Date: 2023-07-15 Simple and Effective Unsupervised Speech Translation, ACL'23 Summary音声翻訳のためのラベル付きデータが限られているため、非教師あり手法を使用して音声翻訳システムを構築する方法を研究している。パイプラインアプローチや擬似ラベル生成を使用し、非教師ありドメイン適応技術を提案している。実験の結果、従来の手法を上回る性能を示している。 #Pocket #NLP #LanguageModel #Annotation #TransferLearning #MultiLingual #ACL Issue Date: 2023-05-04 Frustratingly Easy Label Projection for Cross-lingual Transfer, Yang Chen+, N_A, ACL'23 Summary多言語のトレーニングデータの翻訳は、クロスリンガル転移の改善に役立つスパンレベル注釈が必要なタスクでは、注釈付きスパンを翻訳されたテキストにマッピングするために追加のラベルプロジェクションステップが必要マーク-翻訳法を利用するアプローチが従来の注釈プロジェクションと比較してどのようになるかについての実証的な分析を行ったEasyProjectと呼ばれるマーク-翻訳法の最適化されたバージョンが多言語に簡単に適用でき、より複雑な単語アラインメントベースの方法を上回ることを示したすべてのコードとデータが公開される #Pocket #NLP #Dataset Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv'22 Summary「No Language Left Behind」プロジェクトでは、リソースが乏しい言語の機械翻訳を改善するために、ネイティブスピーカーとのインタビューを通じて必要性を明らかにし、データセットとモデルを開発。新しいデータマイニング技術を用いた条件付き計算モデルを提案し、過学習を防ぐための訓練改善を行った。Flores-200ベンチマークで40,000以上の翻訳方向を評価し、従来技術に対して44%のBLEU改善を達成。全ての成果はオープンソースとして公開。 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク #NeuralNetwork #Embeddings #Pocket #NLP #AAAI Issue Date: 2021-06-07 Improving Neural Machine Translation with Compact Word Embedding Tables, Kumar+, AAAI'22 CommentNMTにおいてword embeddingがどう影響しているかなどを調査しているらしい #Metrics #Pocket #NLP #Evaluation #EMNLP #Admin'sPick Issue Date: 2024-05-26 COMET: A Neural Framework for MT Evaluation, Ricardo Rei+, N_A, EMNLP'20 SummaryCOMETは、多言語機械翻訳評価モデルを訓練するためのニューラルフレームワークであり、人間の判断との新しい最先端の相関レベルを達成します。クロスリンガル事前学習言語モデリングの進展を活用し、高度に多言語対応かつ適応可能なMT評価モデルを実現します。WMT 2019 Metrics shared taskで新たな最先端のパフォーマンスを達成し、高性能システムに対する堅牢性を示しています。 CommentBetter/Worseなhypothesisを利用してpair-wiseにランキング関数を学習する
Inference時は単一のhypothesisしかinputされないので、sourceとreferenceに対してそれぞれhypothesisの距離をはかり、その調和平均でスコアリングする
ACL2024, EMNLP2024あたりのMT研究のmetricをざーっと見る限り、BLEU/COMETの双方で評価する研究が多そう #DocumentSummarization #NeuralNetwork #NLP #Transformer #pretrained-LM Issue Date: 2022-12-01 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks, Rothe+, Google Research, TACL'20 Comment概要
BERT-to-BERT論文。これまでpre-trainedなチェックポイントを利用する研究は主にNLUで行われてきており、Seq2Seqでは行われてきていなかったので、やりました、という話。
publicly availableなBERTのcheckpointを利用し、BERTをencoder, decoder両方に採用することでSeq2Seqを実現。実現する上で、
1. decoder側のBERTはautoregressiveな生成をするようにする（左側のトークンのattentionしか見れないようにする）
2. encoder-decoder attentionを新たに導入する
の2点を工夫している。
実験
Sentence Fusion, Sentence Split, Machine Translation, Summarizationの4タスクで実験
MT
BERT2BERTがSoTA達成。Edunov+の手法は、data _augmentationを利用した手法であり、純粋なWMT14データを使った中ではSoTAだと主張。特にEncoder側でBERTを使うと、Randomにinitializeした場合と比べて性能が顕著に上昇しており、その重要性を主張。
Sentence Fusion, Sentence Splitでは、encoderとdecoderのパラメータをshareするのが良かったが、MTでは有効ではなかった。これはMTではmodelのcapacityが非常に重要である点、encoderとdecoderで異なる文法を扱うためであると考えられる。
Summarization
BERTSHARE, ROBERTASHAREの結果が良かった。
#DocumentSummarization #NLP #Evaluation #TrainedMetrics Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv'19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #NeuralNetwork #NLP #Transformer #Attention #PositionalEncoding #NeurIPS #Admin'sPick Issue Date: 2018-01-19 Attention is all you need, Vaswani+, NIPS'17 CommentTransformer (self-attentionを利用) 論文
解説スライド：https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlattention-is-all-you-need
解説記事：https://qiita.com/nishiba/items/1c99bc7ddcb2d62667c6
新しい翻訳モデル(Transformer)を提案。既存のモデルよりも並列化に対応しており、短時間の訓練で（既存モデルの1/4以下のコスト）高いBLEUスコアを達成した。
TransformerはRNNやCNNを使わず、attentionメカニズムに基づいている。
（解説より）分かりやすい:
https://qiita.com/halhorn/items/c91497522be27bde17ceTransformerの各コンポーネントでのoutputのshapeや、attention_maskの形状、実装について記述されており有用:
https://qiita.com/FuwaraMiyasaki/items/239f3528053889847825集合知 #NeuralNetwork #Tutorial #NLP Issue Date: 2018-01-15 ゼロから始める ニューラルネットワーク機械翻訳, 中澤敏明, NLP'17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 #NeuralNetwork #Pocket #NLP #ACL Issue Date: 2017-12-28 What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology?, Yonatan Belinkov+, ACL'17 Commenthttp://www.lr.pi.titech.ac.jp/~haseshun/acl2017suzukake/slides/06.pdf
(2025.05.12追記)
上記は2017年にすずかけ台で開催されたACL 2017読み会での解説スライドです。 #NeuralNetwork #NLP #ACL Issue Date: 2017-12-28 Sequence-to-Dependency Neural Machine Translation, Wu+, ACL'17 #NeuralNetwork #Pocket #NLP #EMNLP Issue Date: 2017-12-28 Neural Machine Translation with Source-Side Latent Graph Parsing, Kazuma Hashimoto+, EMNLP'17 #NeuralNetwork #Pocket #ReinforcementLearning #NeurIPS #DualLearning Issue Date: 2025-08-21 [Paper Note] Dual Learning for Machine Translation, Yingce Xia+, NIPS'16 Summaryデュアルラーニングメカニズムを用いたニューラル機械翻訳（dual-NMT）を提案。プライマルタスク（英語からフランス語）とデュアルタスク（フランス語から英語）を通じて、ラベルのないデータから自動的に学習。強化学習を用いて互いに教え合い、モデルを更新。実験により、モノリンガルデータから学習しつつ、バイリンガルデータと同等の精度を達成することが示された。 CommentモノリンガルコーパスD_A, D_Bで学習した言語モデルLM_A, LM_Bが与えられた時、翻訳モデルΘ_A, Θ_Bのの翻訳の自然さ（e.g., 尤度）をrewardとして与え、互いのモデルの翻訳（プライマルタスク）・逆翻訳（デュアルタスク）の性能が互いに高くなるように強化学習するような枠組みを提案。パラレルコーパス不要でモノリンガルコーパスのみで、人手によるアノテーション無しで学習ができる。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Evaluation #Coherence Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL'16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we introduce the lexical coherence graph (LCG), a new graph-based model to represent lexical relations among sentences. The frequency of subgraphs (coherence patterns) of this graph captures the connectivity style of sentence nodes in this graph. The coherence of a text is encoded by a vector of these frequencies. We evaluate the LCG model on the readability ranking task. The results of the experiments show that the LCG model obtains higher accuracy than state-of-the-art coherence models. Using larger subgraphs yields higher accuracy, because they capture more structural information. However, larger subgraphs can be sparse. We adapt Kneser-Ney smoothing to smooth subgraphs’ frequencies. Smoothing improves performance. #NeuralNetwork #NLP #ACL #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Pointing the unknown words, Gulcehre+, ACL'16 Commentテキストを生成する際に、source textからのコピーを行える機構を導入することで未知語問題に対処した話CopyNetと同じタイミングで（というか同じconferenceで）発表 #NeuralNetwork #Pocket #NLP #Attention #ICLR #Admin'sPick Issue Date: 2025-05-12 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Dzmitry Bahdanau+, ICLR'15 Summaryニューラル機械翻訳は、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを用いて翻訳性能を向上させる新しいアプローチである。本論文では、固定長のベクトルの使用が性能向上のボトルネックであるとし、モデルが関連するソース文の部分を自動的に検索できるように拡張することを提案。これにより、英語からフランス語への翻訳タスクで最先端のフレーズベースシステムと同等の性能を達成し、モデルのアライメントが直感と一致することを示した。 Comment(Cross-)Attentionを初めて提案した研究。メモってなかったので今更ながら追加。Attentionはここからはじまった（と認識している） #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Reference-based Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT'15 Summary私たちは、機械翻訳の評価に文字n-gram Fスコアを使用することを提案します。私たちは、このメトリックがシステムレベルとセグメントレベルで人間のランキングと相関しており、特にセグメントレベルでの相関が非常に高いことを報告しました。この提案は非常に有望であり、WMT14の共有評価タスクでも最高のメトリックを上回りました。 Commentcharacter-basedなn-gram overlapをreferenceとシステムで計算する手法 #Pocket #NLP #Evaluation Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT'15 #NeuralNetwork #NLP #EMNLP #Admin'sPick Issue Date: 2021-06-02 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, Luong+, EMNLP'15 CommentLuong論文。attentionの話しはじめると、だいたいBahdanau+か、Luong+論文が引用される。
Global Attentionと、Local Attentionについて記述されている。Global Attentionがよく利用される。
Global Attention
Local Attention
やはり菊池さんの解説スライドが鉄板。
https://www.slideshare.net/yutakikuchi927/deep-learning-nlp-attention参考までに、LuongらのGlobal Attentionの計算の流れは下記となっている：
・h_t -> a_t -> c_t -> h^~_t
BahdanauらのAttentionは下記
・h_t-1 -> a_t -> c_t -> h_t
t-1のhidden stateを使うのか、input feeding後の現在のhidden stateをattention weightの計算に使うのかが異なっている。また、過去のalignmentの情報を考慮した上でデコーディングしていくために、input-feeding approachも提案
input-feeding appproachでは、t-1ステップ目のoutputの算出に使ったh^~_t（hidden_stateとcontext vectorをconcatし、tanhのactivationを噛ませた線形変換を行なったベクトル）を、時刻tのinput embeddingにconcatして、RNNに入力する。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Evaluation #Coherence Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL'13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #NLP #Alignment Issue Date: 2018-01-15 The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation, Brown+, CL'13 CommentIBMモデル論文。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Evaluation #Coherence Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP'12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC #NLP #LanguageModel #Admin'sPick Issue Date: 2024-12-24 Large Language Models in Machine Translation, Brants+, EMNLP-CoNLL'07 Summary本論文では、機械翻訳における大規模な統計的言語モデルの利点を報告し、最大2兆トークンでトレーニングした3000億n-gramのモデルを提案。新しいスムージング手法「Stupid Backoff」を導入し、大規模データセットでのトレーニングが安価で、Kneser-Neyスムージングに近づくことを示す。 CommentN-gram言語モデル+スムージングの手法において、学習データを増やして扱えるngramのタイプ数（今で言うところのvocab数に近い）を増やしていったら、perplexityは改善するし、MTにおけるBLEUスコアも改善するよ（BLEUはサチってるかも？）という考察がされている
元ポスト:https://x.com/odashi_t/status/1871024428739604777?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLarge Language Modelsという用語が利用されたのはこの研究が初めてなのかも…？
#Metrics
#NLP
Issue Date: 2021-06-25
機械翻訳自動評価指標の比較, 今村+, NLP'04
CommentBLEUスコア、NISTスコア、WordErrorRate(WER)などに関して丁寧かつ簡潔に解説してある。
BLEUスコア算出に利用するN-gramは一般的にはN=4が用いられる、といった痒いところに手が届く情報も書いてある。
普段何気なく使っているBLEUスコアで、あれ定義ってどんなだっけ？と立ち帰りたくなった時に読むべし。実際に研究等でBLEUスコアを測りたい場合は、mosesの実装を使うのが間違いない:
https://github.com/moses-smt/mosesdecoder/blob/master/scripts/generic/multi-bleu.perl #Tools #NLP #Alignment Issue Date: 2018-01-15 A systematic comparison of various statistical alignment models, Och+, CL'03, Giza++ Comment標準的に利用される単語アライメントツール評価の際は、Sure, Possibleの二種類のラベルによる単語アライメントのground-truth作成も行っている #NLP #Alignment #COLING Issue Date: 2018-01-15 HMM-based word alignment in statistical translation, Vogel+, COLING'96 #Article #NLP #LanguageModel #SmallModel #MultiLingual #OpenWeight Issue Date: 2025-07-18 Seed-X-Instruct-7B, ByteDance-Seed, 2025.07 Comment元ポスト:https://x.com/teortaxestex/status/1946056084709359653?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QMTに特化したMultilingual SLM。7Bモデルだがベンチマーク上では他の大規模なモデルと同等以上。テクニカルレポート: https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-X-7B/blob/main/Technical_Report.pdf #Article #NLP #Dataset #SyntheticData #Blog Issue Date: 2025-07-09 PLaMo翻訳による英語ベンチマークの翻訳, PFN, 2025.07 #Article #NLP #Dataset #Zero/FewShotPrompting Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参考に、cc-by-sa-4.0ライセンスにて公開している。
テクニカルタームが日本語で存在する場合は翻訳結果に含まれるようにしたり、翻訳された日本語テキストが単体で意味が成り立つように翻訳しているとのことで、1件あたり15分もの時間をかけて翻訳したとのこと。データ量は33件。many-shotやfew-shotに利用できそう。
日英対訳コーパスはライセンスが厳しいものが多いとのことなので、非常に有用だと思う。 #Article #Metrics #NLP Issue Date: 2023-05-10 METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments, Banerjee+, CMU, ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and_or Summarization Commentイントロ
MTの評価はBLEUが提案されてから過去2年間で注目されている。BLEUはNIST metricと関連しており、研究で利用されてきた。自動評価は素早く、より簡便に、human evaluationよりも安価に評価をすることができる。また、自動評価は他のシステムとの比較だけでなく、ongoingなシステムの改善にも使える。
過去MTの評価は人手で行われてきた。MTの評価で利用される指標はfairly intensiveでwell establishedな一方で、MTの評価全体は複雑さとタスク依存である。結果的にMTの評価そのものが研究分野となってきた。多くの評価指標が提案されてきたが、全てが簡単に定量化できるわけではない。近年のFEMTIといったフレームワークは、MT評価のための多面的なmeasureを効果的でユーザが調整可能な方法で考案しようとしている。一方、単一の1次元の数値メトリックは、MT評価の全てのaspectを捉えることができないが、このようなメトリックは未だ大きな価値が実用性の観点で存在する。効果的・かつ効率的であるために、MT評価の自動性能指標はいくつかの基本的な基準を満たす必要がある：
・MTの質に対する人間が定量化した指標と高い相関があること
・異なるシステム間、同じシステムの異なるバージョン間の品質の違いにできるだけsensitiveであること
・一貫性があり、信頼性があり、一般的である必要
・一貫性: 同じMTシステムが類似したテキストを翻訳したら類似したスコアを返す
・信頼性: 類似したスコアを持つMTシステムは似たように類似した動作をすること
・一般的: さまざまなドメインやシナリオのMTタスクに適用可能であること
これら指標を全て満たすことは困難であるが、これまでに提案された全ての指標は、要件の全てではないにせよ、ほとんどの要件に対して適切に対処できているわけではない。これらの要件を適切に定量化し、具体的なテスト尺度に変換すると、MTの評価指標を比較、および評価できる全体的な基準として扱える。
本研究では、METEORを提案する。METEORはBLEUのいくつかの弱点に対処した手法である。
METEOR Metric
METEORで対処するBLEUの弱点
BLEUはn-gramのprecisionを測る指標であり、recallを直接的に考慮していない。recallは翻訳文が正解文のcontentをどれだけcoverできているかを測定することができるため重要な指標である。BLEUは複数の参照訳を利用するため、recallの概念を定義することができない。代わりに、BLEUではbrevity penaltyを導入し、短すぎる翻訳にはペナルティを与えるようにしている。
NIST metricもコンセプト上はBLEUと同様の弱点を持っている。METEORが対処するBLEUやNISTは以下となる：
・The Lack of Recall:
・固定のbrevity penaltyを与えるだけでは、recallに対する適切な補償とはなっていない。実験結果がこれを強く示している。
・Use of Higher Order N-grams:
・BLEUにおけるhigher orderのN-gramの利用は、翻訳の文法的な良さを間接的に測定している。METEORではより直接的にgrammarticality（あるいはword order）を考慮する。実験結果では、human judgmentsとより良い相関を示した。
・Lack of Explicit Word-matching between Translation and Reference
・N-gramでは明示的なword-to-word matchingを必要しないため、結果的に正しくないマッチ、具体的には共通の機能語等のマッチをカウントしてしまう。
・Use of Geometric Averaging of N-grams
・BLEUは幾何平均（i.e. 1,2,3,4-gramそれぞれのprecisionの積の1/n乗根）をとっているため、n-gramのコンポーネントの1つでもゼロになると、幾何平均の結果もゼロとなる。結果的に、sentenceあるいはsegmentレベルでBLEUスコアを測ろうとすると意味のないものとなる（ゼロになるため）。BLEUは全体のテストセット（文レベルではなく）のカウントを集約するのみであるが、sentence levelのindicatorもメトリックとしては有用であると考えられる。実験結果によると、n-gramの算術平均をとるようにBLEUスコアを改変した場合、human judgmentsとの相関が改善した。
Meteor Metric
参照訳が複数ある場合は最もスコアが高いものを出力する。METEORはword-to-wordのマッチングに基づいた指標である。まず、参照訳と候補訳が与えられたときに単語同士のalignmentを作成する。このときunigramを利用してone-to-manyのmappingをする。wordnetの同義語を利用したり、porter-stemmerを利用しステミングした結果を活用しalignmentを作成することができる。続いて、それぞれのunigramのmapppingのうち、最も大きな部分集合のmappingを選択し、対応するunigramのalignmentとする。もしalignmentの候補として複数の候補があった場合、unigram mappingのcrossが少ない方を採用する。この一連の操作はstageとして定義され、各stageごとにmapping module（同義語使うのか、stemming結果使うのかなど）を定義する。そして、後段のstageでは、以前のstageでmappingされていなunigramがmappingの対象となる。たとえば、first stageにexact matchをmapping moduleとして利用し、次のstageでporter stemmerをmapping moduleとして利用すると、よりsurface formを重視したmappingが最初に作成され、surface formでマッチングしなかったものが、stemming結果によってマッピングされることになる。どの順番でstageを構成するか、何個のstageを構成するか、どのmapping moduleを利用するかは任意である。基本的には、1st-stageでは"exact match", 2nd-stageでは"porter stem", 3rd-stageでは"wordnet synonymy"を利用する。このようにして定義されたalignmentに基づいて、unigram PrecisionとRecallを計算する。
Precisionは、候補訳のunigramのうち、参照訳のunigramにマッピングされた割合となる。Recallは、参照訳のunigramのうち、候補訳からマッピングされた割合となる。そして、Precisionを1, Recallを9の重みとして、Recall-OrientedなF値を計算する。このF値はunigramマッチに基づいているので、より長い系列のマッチを考慮するために、alignmentに対して、ペナルティを計算する。具体的には、参照訳と候補訳で連続したunigramマッチとしてマッピングされているもの同士をchunkとして扱い、マッチングしたunigramに対するchunkの数に基づいてペナルティを計算する。
チャンクの数が多ければ多いほどペナルティが増加する。そして、最終的にスコアは下記式で計算される：
最大でF値が50%まで減衰するようにペナルティがかかる。
評価
Data
DARPA/TIDES 2003 Arabic-to-English, Chinese-to-English データを利用。Chinese dataは920 sentences, Arabic datasetは664 sentencesで構成される。それぞれのsentenceには、それぞれのsentenceには、4種類のreferenceが付与されている。加えて、Chinese dataでは7種類のシステム、Arabic dataでは6種類のシステムの各sentenceに対する翻訳結果と、2名の独立したhuman judgmentsの結果が付与されている。human judgmentsは、AdequacyとFluency Scoreの2つで構成されている。それぞれのスコアは0--5のレンジで変化する。本評価では、Combined Score、すなわち2名のアノテーションによって付与されたAdequacy ScoreとFluency Scoreを平均したものを用いる。
本研究の目的としては、sentence単位での評価を行うことだが、BLEUやNISTはシステムレベルで評価を行う指標のため、まずシステムレベルでhuman judgeとのcorrelationを測定。correlationを測る際は、各システムごとにCombined Scoreの平均をとり、human judgmentの総合的な結果を1つのスコアとして計算。またシステムのすべての翻訳結果に対する各種metricを集約することで、システムごとに各種metricの値を1つずつ付与し、両者で相関を測った。結果は以下のようにMETEORが最も高い相関を示した。METEORのsubcomponentsもBLEUやNISTよりも高い相関を示している。
文レベルでhuman judgeとのcorrelationを測った結果は下記。文レベルで測る際は、システムごとに、システムが翻訳したすべての翻訳結果に対しMETEORスコアを計算し、fluencyとadequacyスコアの平均値との相関を測った。そして各データセットごとに、システムごとの相関係数の平均を算出した。
他のmetricとの比較結果は下記で、METEORが最も高い相関を示した。
続いて、異なるword mapping設定でcorrelationを測った。結果は下記で、Exact, Porter, Wordnet-Synonymの順番で3-stageを構成する方法が最も高い相関を示した。
最後に、文レベルの評価はannotator間のaggreementが低く、ノイジーであることがわかっている。このノイズを緩和するために、スコアをnormalizeしcorrelationを測定した。結果は下記で、normalizeしたことによってcorrelationが改善している。これは、human assessmentのノイズによって、automatic scoreとhuman assessmentのcorrelationに影響を与えることを示している。
#Article #NeuralNetwork #NLP #NAACL Issue Date: 2021-06-03 Probing Word Translations in the Transformer and Trading Decoder for Encoder Layers, NAACL‘21 CommentTransformerに基づいたNMTにおいて、Encoderが入力を解釈し、Decoderが翻訳をしている、という通説を否定し、エンコーディング段階、さらにはinput embeddingの段階でそもそも翻訳が始まっていることを指摘。
エンコーディングの段階ですでに翻訳が始まっているのであれば、エンコーダの層を増やして、デコーダの層を減らせば、デコーディング速度を上げられる。
通常はエンコーダ、デコーダともに6層だが、10-2層にしたらBLEUスコアは変わらずデコーディングスピードは2.3倍になった。
18-4層の構成にしたら、BLEUスコアも1.42ポイント増加しデコーディング速度は1.4倍になった。この研究は個人的に非常に興味深く、既存の常識を疑い、分析によりそれを明らかにし、シンプルな改善で性能向上およびデコーディング速度も向上しており、とても好き。 #Article #Tutorial #NLP #Alignment #Slide Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル
この設定では、SFTで利用するサンプル数が増えれば増えるほど性能が上がっているように見える。
モデルはGLM-130BをINT4で量子化したモデルで実験している。
興味深いが、この知見を一般化して全てのLLMに適用できるか？と言われると、そうはならない気がする。他のモデルで検証したら傾向はおそらく変わるであろう（という意味でおそらく論文のタイトルにもCase Studyと記述されているのかなあ）。
#DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #Pocket #NLP #Evaluation #LM-based #Coherence Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL'23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #Unsupervised #NLP #SpeechProcessing #Speech Issue Date: 2023-07-15 Simple and Effective Unsupervised Speech Translation, ACL'23 Summary音声翻訳のためのラベル付きデータが限られているため、非教師あり手法を使用して音声翻訳システムを構築する方法を研究している。パイプラインアプローチや擬似ラベル生成を使用し、非教師ありドメイン適応技術を提案している。実験の結果、従来の手法を上回る性能を示している。 #Pocket #NLP #LanguageModel #Annotation #TransferLearning #MultiLingual #ACL Issue Date: 2023-05-04 Frustratingly Easy Label Projection for Cross-lingual Transfer, Yang Chen+, N_A, ACL'23 Summary多言語のトレーニングデータの翻訳は、クロスリンガル転移の改善に役立つスパンレベル注釈が必要なタスクでは、注釈付きスパンを翻訳されたテキストにマッピングするために追加のラベルプロジェクションステップが必要マーク-翻訳法を利用するアプローチが従来の注釈プロジェクションと比較してどのようになるかについての実証的な分析を行ったEasyProjectと呼ばれるマーク-翻訳法の最適化されたバージョンが多言語に簡単に適用でき、より複雑な単語アラインメントベースの方法を上回ることを示したすべてのコードとデータが公開される #Pocket #NLP #Dataset Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv'22 Summary「No Language Left Behind」プロジェクトでは、リソースが乏しい言語の機械翻訳を改善するために、ネイティブスピーカーとのインタビューを通じて必要性を明らかにし、データセットとモデルを開発。新しいデータマイニング技術を用いた条件付き計算モデルを提案し、過学習を防ぐための訓練改善を行った。Flores-200ベンチマークで40,000以上の翻訳方向を評価し、従来技術に対して44%のBLEU改善を達成。全ての成果はオープンソースとして公開。 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク #NeuralNetwork #Embeddings #Pocket #NLP #AAAI Issue Date: 2021-06-07 Improving Neural Machine Translation with Compact Word Embedding Tables, Kumar+, AAAI'22 CommentNMTにおいてword embeddingがどう影響しているかなどを調査しているらしい #Metrics #Pocket #NLP #Evaluation #EMNLP #Admin'sPick Issue Date: 2024-05-26 COMET: A Neural Framework for MT Evaluation, Ricardo Rei+, N_A, EMNLP'20 SummaryCOMETは、多言語機械翻訳評価モデルを訓練するためのニューラルフレームワークであり、人間の判断との新しい最先端の相関レベルを達成します。クロスリンガル事前学習言語モデリングの進展を活用し、高度に多言語対応かつ適応可能なMT評価モデルを実現します。WMT 2019 Metrics shared taskで新たな最先端のパフォーマンスを達成し、高性能システムに対する堅牢性を示しています。 CommentBetter/Worseなhypothesisを利用してpair-wiseにランキング関数を学習する
Inference時は単一のhypothesisしかinputされないので、sourceとreferenceに対してそれぞれhypothesisの距離をはかり、その調和平均でスコアリングする
ACL2024, EMNLP2024あたりのMT研究のmetricをざーっと見る限り、BLEU/COMETの双方で評価する研究が多そう #DocumentSummarization #NeuralNetwork #NLP #Transformer #pretrained-LM Issue Date: 2022-12-01 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks, Rothe+, Google Research, TACL'20 Comment概要
BERT-to-BERT論文。これまでpre-trainedなチェックポイントを利用する研究は主にNLUで行われてきており、Seq2Seqでは行われてきていなかったので、やりました、という話。
publicly availableなBERTのcheckpointを利用し、BERTをencoder, decoder両方に採用することでSeq2Seqを実現。実現する上で、
1. decoder側のBERTはautoregressiveな生成をするようにする（左側のトークンのattentionしか見れないようにする）
2. encoder-decoder attentionを新たに導入する
の2点を工夫している。
実験
Sentence Fusion, Sentence Split, Machine Translation, Summarizationの4タスクで実験
MT
BERT2BERTがSoTA達成。Edunov+の手法は、data _augmentationを利用した手法であり、純粋なWMT14データを使った中ではSoTAだと主張。特にEncoder側でBERTを使うと、Randomにinitializeした場合と比べて性能が顕著に上昇しており、その重要性を主張。
Sentence Fusion, Sentence Splitでは、encoderとdecoderのパラメータをshareするのが良かったが、MTでは有効ではなかった。これはMTではmodelのcapacityが非常に重要である点、encoderとdecoderで異なる文法を扱うためであると考えられる。
Summarization
BERTSHARE, ROBERTASHAREの結果が良かった。
#DocumentSummarization #NLP #Evaluation #TrainedMetrics Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv'19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #NeuralNetwork #NLP #Transformer #Attention #PositionalEncoding #NeurIPS #Admin'sPick Issue Date: 2018-01-19 Attention is all you need, Vaswani+, NIPS'17 CommentTransformer (self-attentionを利用) 論文
解説スライド：https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlattention-is-all-you-need
解説記事：https://qiita.com/nishiba/items/1c99bc7ddcb2d62667c6
新しい翻訳モデル(Transformer)を提案。既存のモデルよりも並列化に対応しており、短時間の訓練で（既存モデルの1/4以下のコスト）高いBLEUスコアを達成した。
TransformerはRNNやCNNを使わず、attentionメカニズムに基づいている。
（解説より）分かりやすい:
https://qiita.com/halhorn/items/c91497522be27bde17ceTransformerの各コンポーネントでのoutputのshapeや、attention_maskの形状、実装について記述されており有用:
https://qiita.com/FuwaraMiyasaki/items/239f3528053889847825集合知 #NeuralNetwork #Tutorial #NLP Issue Date: 2018-01-15 ゼロから始める ニューラルネットワーク機械翻訳, 中澤敏明, NLP'17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 #NeuralNetwork #Pocket #NLP #ACL Issue Date: 2017-12-28 What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology?, Yonatan Belinkov+, ACL'17 Commenthttp://www.lr.pi.titech.ac.jp/~haseshun/acl2017suzukake/slides/06.pdf
(2025.05.12追記)
上記は2017年にすずかけ台で開催されたACL 2017読み会での解説スライドです。 #NeuralNetwork #NLP #ACL Issue Date: 2017-12-28 Sequence-to-Dependency Neural Machine Translation, Wu+, ACL'17 #NeuralNetwork #Pocket #NLP #EMNLP Issue Date: 2017-12-28 Neural Machine Translation with Source-Side Latent Graph Parsing, Kazuma Hashimoto+, EMNLP'17 #NeuralNetwork #Pocket #ReinforcementLearning #NeurIPS #DualLearning Issue Date: 2025-08-21 [Paper Note] Dual Learning for Machine Translation, Yingce Xia+, NIPS'16 Summaryデュアルラーニングメカニズムを用いたニューラル機械翻訳（dual-NMT）を提案。プライマルタスク（英語からフランス語）とデュアルタスク（フランス語から英語）を通じて、ラベルのないデータから自動的に学習。強化学習を用いて互いに教え合い、モデルを更新。実験により、モノリンガルデータから学習しつつ、バイリンガルデータと同等の精度を達成することが示された。 CommentモノリンガルコーパスD_A, D_Bで学習した言語モデルLM_A, LM_Bが与えられた時、翻訳モデルΘ_A, Θ_Bのの翻訳の自然さ（e.g., 尤度）をrewardとして与え、互いのモデルの翻訳（プライマルタスク）・逆翻訳（デュアルタスク）の性能が互いに高くなるように強化学習するような枠組みを提案。パラレルコーパス不要でモノリンガルコーパスのみで、人手によるアノテーション無しで学習ができる。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Evaluation #Coherence Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL'16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we introduce the lexical coherence graph (LCG), a new graph-based model to represent lexical relations among sentences. The frequency of subgraphs (coherence patterns) of this graph captures the connectivity style of sentence nodes in this graph. The coherence of a text is encoded by a vector of these frequencies. We evaluate the LCG model on the readability ranking task. The results of the experiments show that the LCG model obtains higher accuracy than state-of-the-art coherence models. Using larger subgraphs yields higher accuracy, because they capture more structural information. However, larger subgraphs can be sparse. We adapt Kneser-Ney smoothing to smooth subgraphs’ frequencies. Smoothing improves performance. #NeuralNetwork #NLP #ACL #Admin'sPick Issue Date: 2017-12-28 Pointing the unknown words, Gulcehre+, ACL'16 Commentテキストを生成する際に、source textからのコピーを行える機構を導入することで未知語問題に対処した話CopyNetと同じタイミングで（というか同じconferenceで）発表 #NeuralNetwork #Pocket #NLP #Attention #ICLR #Admin'sPick Issue Date: 2025-05-12 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Dzmitry Bahdanau+, ICLR'15 Summaryニューラル機械翻訳は、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを用いて翻訳性能を向上させる新しいアプローチである。本論文では、固定長のベクトルの使用が性能向上のボトルネックであるとし、モデルが関連するソース文の部分を自動的に検索できるように拡張することを提案。これにより、英語からフランス語への翻訳タスクで最先端のフレーズベースシステムと同等の性能を達成し、モデルのアライメントが直感と一致することを示した。 Comment(Cross-)Attentionを初めて提案した研究。メモってなかったので今更ながら追加。Attentionはここからはじまった（と認識している） #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Reference-based Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT'15 Summary私たちは、機械翻訳の評価に文字n-gram Fスコアを使用することを提案します。私たちは、このメトリックがシステムレベルとセグメントレベルで人間のランキングと相関しており、特にセグメントレベルでの相関が非常に高いことを報告しました。この提案は非常に有望であり、WMT14の共有評価タスクでも最高のメトリックを上回りました。 Commentcharacter-basedなn-gram overlapをreferenceとシステムで計算する手法 #Pocket #NLP #Evaluation Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT'15 #NeuralNetwork #NLP #EMNLP #Admin'sPick Issue Date: 2021-06-02 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, Luong+, EMNLP'15 CommentLuong論文。attentionの話しはじめると、だいたいBahdanau+か、Luong+論文が引用される。
Global Attentionと、Local Attentionについて記述されている。Global Attentionがよく利用される。
Global Attention
Local Attention
やはり菊池さんの解説スライドが鉄板。
https://www.slideshare.net/yutakikuchi927/deep-learning-nlp-attention参考までに、LuongらのGlobal Attentionの計算の流れは下記となっている：
・h_t -> a_t -> c_t -> h^~_t
BahdanauらのAttentionは下記
・h_t-1 -> a_t -> c_t -> h_t
t-1のhidden stateを使うのか、input feeding後の現在のhidden stateをattention weightの計算に使うのかが異なっている。また、過去のalignmentの情報を考慮した上でデコーディングしていくために、input-feeding approachも提案
input-feeding appproachでは、t-1ステップ目のoutputの算出に使ったh^~_t（hidden_stateとcontext vectorをconcatし、tanhのactivationを噛ませた線形変換を行なったベクトル）を、時刻tのinput embeddingにconcatして、RNNに入力する。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Evaluation #Coherence Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL'13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #NLP #Alignment Issue Date: 2018-01-15 The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation, Brown+, CL'13 CommentIBMモデル論文。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Metrics #NLP #Evaluation #Coherence Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP'12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC #NLP #LanguageModel #Admin'sPick Issue Date: 2024-12-24 Large Language Models in Machine Translation, Brants+, EMNLP-CoNLL'07 Summary本論文では、機械翻訳における大規模な統計的言語モデルの利点を報告し、最大2兆トークンでトレーニングした3000億n-gramのモデルを提案。新しいスムージング手法「Stupid Backoff」を導入し、大規模データセットでのトレーニングが安価で、Kneser-Neyスムージングに近づくことを示す。 CommentN-gram言語モデル+スムージングの手法において、学習データを増やして扱えるngramのタイプ数（今で言うところのvocab数に近い）を増やしていったら、perplexityは改善するし、MTにおけるBLEUスコアも改善するよ（BLEUはサチってるかも？）という考察がされている
BLEUスコア算出に利用するN-gramは一般的にはN=4が用いられる、といった痒いところに手が届く情報も書いてある。
普段何気なく使っているBLEUスコアで、あれ定義ってどんなだっけ？と立ち帰りたくなった時に読むべし。実際に研究等でBLEUスコアを測りたい場合は、mosesの実装を使うのが間違いない:
https://github.com/moses-smt/mosesdecoder/blob/master/scripts/generic/multi-bleu.perl #Tools #NLP #Alignment Issue Date: 2018-01-15 A systematic comparison of various statistical alignment models, Och+, CL'03, Giza++ Comment標準的に利用される単語アライメントツール評価の際は、Sure, Possibleの二種類のラベルによる単語アライメントのground-truth作成も行っている #NLP #Alignment #COLING Issue Date: 2018-01-15 HMM-based word alignment in statistical translation, Vogel+, COLING'96 #Article #NLP #LanguageModel #SmallModel #MultiLingual #OpenWeight Issue Date: 2025-07-18 Seed-X-Instruct-7B, ByteDance-Seed, 2025.07 Comment元ポスト:https://x.com/teortaxestex/status/1946056084709359653?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QMTに特化したMultilingual SLM。7Bモデルだがベンチマーク上では他の大規模なモデルと同等以上。テクニカルレポート: https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-X-7B/blob/main/Technical_Report.pdf #Article #NLP #Dataset #SyntheticData #Blog Issue Date: 2025-07-09 PLaMo翻訳による英語ベンチマークの翻訳, PFN, 2025.07 #Article #NLP #Dataset #Zero/FewShotPrompting Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参考に、cc-by-sa-4.0ライセンスにて公開している。
テクニカルタームが日本語で存在する場合は翻訳結果に含まれるようにしたり、翻訳された日本語テキストが単体で意味が成り立つように翻訳しているとのことで、1件あたり15分もの時間をかけて翻訳したとのこと。データ量は33件。many-shotやfew-shotに利用できそう。
日英対訳コーパスはライセンスが厳しいものが多いとのことなので、非常に有用だと思う。 #Article #Metrics #NLP Issue Date: 2023-05-10 METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments, Banerjee+, CMU, ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and_or Summarization Commentイントロ
MTの評価はBLEUが提案されてから過去2年間で注目されている。BLEUはNIST metricと関連しており、研究で利用されてきた。自動評価は素早く、より簡便に、human evaluationよりも安価に評価をすることができる。また、自動評価は他のシステムとの比較だけでなく、ongoingなシステムの改善にも使える。
過去MTの評価は人手で行われてきた。MTの評価で利用される指標はfairly intensiveでwell establishedな一方で、MTの評価全体は複雑さとタスク依存である。結果的にMTの評価そのものが研究分野となってきた。多くの評価指標が提案されてきたが、全てが簡単に定量化できるわけではない。近年のFEMTIといったフレームワークは、MT評価のための多面的なmeasureを効果的でユーザが調整可能な方法で考案しようとしている。一方、単一の1次元の数値メトリックは、MT評価の全てのaspectを捉えることができないが、このようなメトリックは未だ大きな価値が実用性の観点で存在する。効果的・かつ効率的であるために、MT評価の自動性能指標はいくつかの基本的な基準を満たす必要がある：
・MTの質に対する人間が定量化した指標と高い相関があること
・異なるシステム間、同じシステムの異なるバージョン間の品質の違いにできるだけsensitiveであること
・一貫性があり、信頼性があり、一般的である必要
・一貫性: 同じMTシステムが類似したテキストを翻訳したら類似したスコアを返す
・信頼性: 類似したスコアを持つMTシステムは似たように類似した動作をすること
・一般的: さまざまなドメインやシナリオのMTタスクに適用可能であること
これら指標を全て満たすことは困難であるが、これまでに提案された全ての指標は、要件の全てではないにせよ、ほとんどの要件に対して適切に対処できているわけではない。これらの要件を適切に定量化し、具体的なテスト尺度に変換すると、MTの評価指標を比較、および評価できる全体的な基準として扱える。
本研究では、METEORを提案する。METEORはBLEUのいくつかの弱点に対処した手法である。
METEOR Metric
METEORで対処するBLEUの弱点
BLEUはn-gramのprecisionを測る指標であり、recallを直接的に考慮していない。recallは翻訳文が正解文のcontentをどれだけcoverできているかを測定することができるため重要な指標である。BLEUは複数の参照訳を利用するため、recallの概念を定義することができない。代わりに、BLEUではbrevity penaltyを導入し、短すぎる翻訳にはペナルティを与えるようにしている。
NIST metricもコンセプト上はBLEUと同様の弱点を持っている。METEORが対処するBLEUやNISTは以下となる：
・The Lack of Recall:
・固定のbrevity penaltyを与えるだけでは、recallに対する適切な補償とはなっていない。実験結果がこれを強く示している。
・Use of Higher Order N-grams:
・BLEUにおけるhigher orderのN-gramの利用は、翻訳の文法的な良さを間接的に測定している。METEORではより直接的にgrammarticality（あるいはword order）を考慮する。実験結果では、human judgmentsとより良い相関を示した。
・Lack of Explicit Word-matching between Translation and Reference
・N-gramでは明示的なword-to-word matchingを必要しないため、結果的に正しくないマッチ、具体的には共通の機能語等のマッチをカウントしてしまう。
・Use of Geometric Averaging of N-grams
・BLEUは幾何平均（i.e. 1,2,3,4-gramそれぞれのprecisionの積の1/n乗根）をとっているため、n-gramのコンポーネントの1つでもゼロになると、幾何平均の結果もゼロとなる。結果的に、sentenceあるいはsegmentレベルでBLEUスコアを測ろうとすると意味のないものとなる（ゼロになるため）。BLEUは全体のテストセット（文レベルではなく）のカウントを集約するのみであるが、sentence levelのindicatorもメトリックとしては有用であると考えられる。実験結果によると、n-gramの算術平均をとるようにBLEUスコアを改変した場合、human judgmentsとの相関が改善した。
Meteor Metric
参照訳が複数ある場合は最もスコアが高いものを出力する。METEORはword-to-wordのマッチングに基づいた指標である。まず、参照訳と候補訳が与えられたときに単語同士のalignmentを作成する。このときunigramを利用してone-to-manyのmappingをする。wordnetの同義語を利用したり、porter-stemmerを利用しステミングした結果を活用しalignmentを作成することができる。続いて、それぞれのunigramのmapppingのうち、最も大きな部分集合のmappingを選択し、対応するunigramのalignmentとする。もしalignmentの候補として複数の候補があった場合、unigram mappingのcrossが少ない方を採用する。この一連の操作はstageとして定義され、各stageごとにmapping module（同義語使うのか、stemming結果使うのかなど）を定義する。そして、後段のstageでは、以前のstageでmappingされていなunigramがmappingの対象となる。たとえば、first stageにexact matchをmapping moduleとして利用し、次のstageでporter stemmerをmapping moduleとして利用すると、よりsurface formを重視したmappingが最初に作成され、surface formでマッチングしなかったものが、stemming結果によってマッピングされることになる。どの順番でstageを構成するか、何個のstageを構成するか、どのmapping moduleを利用するかは任意である。基本的には、1st-stageでは"exact match", 2nd-stageでは"porter stem", 3rd-stageでは"wordnet synonymy"を利用する。このようにして定義されたalignmentに基づいて、unigram PrecisionとRecallを計算する。
Precisionは、候補訳のunigramのうち、参照訳のunigramにマッピングされた割合となる。Recallは、参照訳のunigramのうち、候補訳からマッピングされた割合となる。そして、Precisionを1, Recallを9の重みとして、Recall-OrientedなF値を計算する。このF値はunigramマッチに基づいているので、より長い系列のマッチを考慮するために、alignmentに対して、ペナルティを計算する。具体的には、参照訳と候補訳で連続したunigramマッチとしてマッピングされているもの同士をchunkとして扱い、マッチングしたunigramに対するchunkの数に基づいてペナルティを計算する。
チャンクの数が多ければ多いほどペナルティが増加する。そして、最終的にスコアは下記式で計算される：
最大でF値が50%まで減衰するようにペナルティがかかる。
評価
Data
DARPA/TIDES 2003 Arabic-to-English, Chinese-to-English データを利用。Chinese dataは920 sentences, Arabic datasetは664 sentencesで構成される。それぞれのsentenceには、それぞれのsentenceには、4種類のreferenceが付与されている。加えて、Chinese dataでは7種類のシステム、Arabic dataでは6種類のシステムの各sentenceに対する翻訳結果と、2名の独立したhuman judgmentsの結果が付与されている。human judgmentsは、AdequacyとFluency Scoreの2つで構成されている。それぞれのスコアは0--5のレンジで変化する。本評価では、Combined Score、すなわち2名のアノテーションによって付与されたAdequacy ScoreとFluency Scoreを平均したものを用いる。
本研究の目的としては、sentence単位での評価を行うことだが、BLEUやNISTはシステムレベルで評価を行う指標のため、まずシステムレベルでhuman judgeとのcorrelationを測定。correlationを測る際は、各システムごとにCombined Scoreの平均をとり、human judgmentの総合的な結果を1つのスコアとして計算。またシステムのすべての翻訳結果に対する各種metricを集約することで、システムごとに各種metricの値を1つずつ付与し、両者で相関を測った。結果は以下のようにMETEORが最も高い相関を示した。METEORのsubcomponentsもBLEUやNISTよりも高い相関を示している。
文レベルでhuman judgeとのcorrelationを測った結果は下記。文レベルで測る際は、システムごとに、システムが翻訳したすべての翻訳結果に対しMETEORスコアを計算し、fluencyとadequacyスコアの平均値との相関を測った。そして各データセットごとに、システムごとの相関係数の平均を算出した。
他のmetricとの比較結果は下記で、METEORが最も高い相関を示した。
続いて、異なるword mapping設定でcorrelationを測った。結果は下記で、Exact, Porter, Wordnet-Synonymの順番で3-stageを構成する方法が最も高い相関を示した。
最後に、文レベルの評価はannotator間のaggreementが低く、ノイジーであることがわかっている。このノイズを緩和するために、スコアをnormalizeしcorrelationを測定した。結果は下記で、normalizeしたことによってcorrelationが改善している。これは、human assessmentのノイズによって、automatic scoreとhuman assessmentのcorrelationに影響を与えることを示している。
#Article #NeuralNetwork #NLP #NAACL Issue Date: 2021-06-03 Probing Word Translations in the Transformer and Trading Decoder for Encoder Layers, NAACL‘21 CommentTransformerに基づいたNMTにおいて、Encoderが入力を解釈し、Decoderが翻訳をしている、という通説を否定し、エンコーディング段階、さらにはinput embeddingの段階でそもそも翻訳が始まっていることを指摘。
エンコーディングの段階ですでに翻訳が始まっているのであれば、エンコーダの層を増やして、デコーダの層を減らせば、デコーディング速度を上げられる。
通常はエンコーダ、デコーダともに6層だが、10-2層にしたらBLEUスコアは変わらずデコーディングスピードは2.3倍になった。
18-4層の構成にしたら、BLEUスコアも1.42ポイント増加しデコーディング速度は1.4倍になった。この研究は個人的に非常に興味深く、既存の常識を疑い、分析によりそれを明らかにし、シンプルな改善で性能向上およびデコーディング速度も向上しており、とても好き。 #Article #Tutorial #NLP #Alignment #Slide Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル