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[論文紹介]Selecting syntactic, non redundant segments in active learning for machine translation
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- 2. Selec.ng Syntac.c, Non-redundant Segments in Ac.ve Learning for Machine Transla.on • 背景 • SMTにおける能動学習はラベル無しデータから 情報性の高いデータを選択し、効率的に学習 • 選択されたものが、不変か、翻訳しやすいかが不明 • 同じような文脈から冗長なフレーズを選択 • 提案手法（２つ） • 文法的に不変であるフレーズを選択 • 冗長なフレーズを減少 Ø BLEU値が向上, 翻訳の確信度の向上 16/06/23 2
- 3. Introduc.on • フレーズの選択 • 右の例だと３つ • 重なっている部分が冗長 à 効率が悪くなる • フレーズのマージを行う • フレーズ長を任意にでき、線形時間で計算可能 • フレーズの一部分を取り出す à 翻訳しづらい • 構文木を用いて、文法的に正しいものを選択 16/06/23 3
- 4. アルゴリズム • SrcPool : 翻訳候補を含む原言語データ • Translated : 翻訳されたパラレルデータ（フレーズのペア） • Oracle : 入力フレーズに対する正しい翻訳を与える • ex: human translator • Loop Un.l StopCondi.on: • TM ß TrainTransla.onModel（Translated） • NewSrc ß SelectNextPhrase（SrcPool, Translated, TM） • NewTrg ß GetTransla.on（Oracle, NewSrc） • Translated ß Translated∪{〈NewSrc, NewTrg〉} 16/06/23 4
- 5. 既存手法 1. Sentence Selec.on using N–Gram Frequency • カバーできていないフレーズが最も多く出現する文を選択 （上限n-gram） • 短所 : すでにパラレルデータでカバーされているフレーズ を多く含む à コスト高 2. Phrase Selec.on using N–Gram Frequency • 最も多く出現し、まだカバーされていないh-gramフレーズを 選択（少ないデータの追加になる） • 短所 : 冗長性、フレーズの重なり 16/06/23 5
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- 7. 冗長なフレーズの削除 • 利点 • 重なるフレーズを最長句のみに削減, 長さの上限無し • 最長句、その発生回数はenhanced suffix arrays によって 線形時間（文書長）で計算される • 欠点 • 先ほどの例だとp2とp3が残るがやはり冗長 à 共起回数がほぼ等しい場合は削除 16/06/23 7 λを用いる（０〜１の実数値、本研究では０．５）
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- 9. simula.on experiment • データを増やすこと、それによる再トレーニングによって翻訳の accuracyがどうなるかを評価 • 人手翻訳なし、データの追加方法の良さを見る • 英仏の翻訳 • スタート : Europarl corpus （WMT2014） • 追加 : EMEA,PatTR,Wikipedia .tle（全てMedical） • 英日の翻訳 • スタート :カバレージの広い例文コーパス（英辞郎辞書） • 追加 : ASPEC科学ペーパーのアブストラクトのコーパス • 日本語のコーパスのトークン化ではKyteaを用い、60以上の長さの文は 除去 à 解析、アライメントの正確さを確実 16/06/23 9
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- 11. 実験設定 • フレーズベースSMT（Moses Toolkit）を使用 • 効率的再トレーニングのためにinc-giza-ppを使用、 これは、単語アライメントを取るGIZA++で、トレーニ ングデータを増やすこと、変化できる suffix array フ レーズテーブル（Moses） を含む。 • 言語モデルは5-gram • デコーディングのパラメータ : 毎回調整は非現実的 • ベースラインのBLEU値が最大となるパラメータ 16/06/23 11
- 12. ８つの手法 • sent-rand: 文をランダムに選択 • 4gram-rand: n-gram :単語列をランダムに選択、上限は4 • sent-by-4gram-freq（baseline 1）: まだカバーされていないフレーズ（最長 ４）を最も多く含む文を選択 4gram-freq（baseline 2）: 最も多く出現する、まだカバーされていないフ レーズ（最長４）を選択 • 以下は提案 • maxsubst-freq: 最も多く出現する、まだカバーされていない 最長句を選択 • reduced-maxsubst-freq:最も多く出現する、まだカバーされていない 凖最長句を選択 • struct-freq: 部分木から抽出された句のうち、最も多く出現する、 まだカバーされていない句を選択 • reduced-struct-freq:部分木から抽出された句のうち、最も多く出現する、 まだカバーされていない凖最長句を選択 16/06/23 12
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- 18. 実験設定 • beseline : sent-by-4gram-freqと4-gram-freq • 提案手法 : reduced-struct-freq • 英日と同じ実験設定 • 目的言語モデルのトレーニングでは、SRILM を使用して集めたデータを補間 • パープレキシティが最大になるようにパラメー タ調整 16/06/23 18
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- 23. result : ConfidenceとPhrase Length • 1のとき低い à baselineはlength1が少ない • 提案手法はlength2以降も安定 16/06/23 23
- 24. result : Accuracy（BLEU Score） • 確信度で分けて実験 • 確信度１を除いた時は総じて良くなる • 一方3のみの場合は悪くなる • データを加えない場合はBLEU : 9.37% 16/06/23 24
- 25. Selec.ng Syntac.c, Non-redundant Segments in Ac.ve Learning for Machine Transla.on • 提案手法 • 文法的に不変であるフレーズを選択 • 冗長なフレーズを減少 Ø BLEU値が向上, 翻訳の確信度の向上 • 改善点 • 翻訳に時間がかかる専門用語の対処 • 未知語を対処する方法の組み合わせ • 必要な時間によって選択した単語列を最適化する • 柔軟な文法の制限による様々なフレーズの アノテーション • 例えば”one of the preceding X” 16/06/23 25