MachineTranslation
#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-20 Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study, Biao Zhang+, arXiv23 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 ... #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, EACL23 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#AudioProcessing#Speech
Issue Date: 2023-07-15 Simple and Effective Unsupervised Speech Translation, ACL23 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。
Issue Date: 2024-11-20 Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study, Biao Zhang+, arXiv23 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 ... #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, EACL23 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#AudioProcessing#Speech
Issue Date: 2023-07-15 Simple and Effective Unsupervised Speech Translation, ACL23 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#Dataset
Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv22 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks, Rothe+, Google Research, TACL20 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en ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 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
Issue Date: 2018-01-19 Attention is all you need, Vaswani+, arXiv17 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/i分か ... #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, NLP17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 ... #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2017-12-28 What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology?, Belinkov+, ACL17 #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Sequence-to-Dependency Neural Machine Translation, Wu+, ACL17 #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Neural Machine Translation with Source-Side Latent Graph Parsing, Hashimoto+, arXiv17 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Pointing the unknown words, Gulcehre+, ACL16 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 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT15 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+, DiscoMT15 #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-02 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, Luong+, arXiv15 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やはり菊 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 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+, CL13 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+, EMNLP12 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 ... #Metrics#NLP
Issue Date: 2021-06-25 機械翻訳自動評価指標の比較, 今村+, NLP04 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？実際 ... #Tools#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 A systematic comparison of various statistical alignment models, Och+, CL03, 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
Issue Date: 2018-01-15 HMM-based word alignment in statistical translation, Vogel+, COLING96 #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 ... #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、on ...
#Article#NeuralNetwork#Embeddings#Pocket#NLP
Issue Date: 2021-06-07 Improving Neural Machine Translation with Compact Word Embedding Tables, Kumar+, 2021 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 ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-03 Probing Word Translations in the Transformer and Trading Decoder for Encoder Layers, ACL‘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 ... #Article#Tutorial#NLP#Alignment
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 ...
Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv22 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks, Rothe+, Google Research, TACL20 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en ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 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
Issue Date: 2018-01-19 Attention is all you need, Vaswani+, arXiv17 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/i分か ... #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, NLP17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 ... #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2017-12-28 What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology?, Belinkov+, ACL17 #NeuralNetwork#NLP
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Issue Date: 2017-12-28 Pointing the unknown words, Gulcehre+, ACL16 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 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT15 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+, DiscoMT15 #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-02 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, Luong+, arXiv15 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やはり菊 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 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+, CL13 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+, EMNLP12 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 ... #Metrics#NLP
Issue Date: 2021-06-25 機械翻訳自動評価指標の比較, 今村+, NLP04 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？実際 ... #Tools#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 A systematic comparison of various statistical alignment models, Och+, CL03, 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
Issue Date: 2018-01-15 HMM-based word alignment in statistical translation, Vogel+, COLING96 #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 ... #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、on ...
Issue Date: 2021-06-07 Improving Neural Machine Translation with Compact Word Embedding Tables, Kumar+, 2021 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 ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-03 Probing Word Translations in the Transformer and Trading Decoder for Encoder Layers, ACL‘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 ... #Article#Tutorial#NLP#Alignment
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 ...