Ett desideratum av högkvalitativa översättningssystem är att de bevarar betydelsen, i den meningen att två meningar med olika betydelser inte bör översätta till en och samma mening på ett annat språk. De modernaste systemen misslyckas dock ofta i detta avseende, särskilt i de fall där käll- och målspråken delar upp det "betydande utrymmet" på olika sätt. Till exempel: "Jag skar mig i fingret." och "Jag skar av mig fingret." beskriva olika tillstånd i världen men är översatta till franska (av både Fairseq och Google Translate) som "Je me suis coupé le doigt."som är tvetydigt när det gäller om fingret är avskilt. Mer allmänt är översättningssystem typiskt många till en (icke-injektiv) funktioner från källa till målspråk, vilket i många fall resulterar i viktiga distinktioner i betydelsen förloras i översättning. Baserat på Bayesian modeller av informativa uttalande produktion, presenterar vi en metod för att definiera en mindre tvetydig översättningssystem i termer av en underliggande pretrained neural sekvens-till-sekvens modell. Denna metod ökar injiceringsförmågan, vilket resulterar i ett större bevarande av betydelsen mätt genom förbättring av cykelkonsistensen, utan att hindra översättningens kvalitet (mätt enligt BLEU-poängen).
Cohn-Gordon och Goodman REF visade att neurala maskinöversättningssystem ofta lär sig många-till-en mening kartläggningar som resulterar i mening förlust, så att två olika meningar (meningar) i källspråket kartläggs till samma mening (mening) i målspråket.
Lost in Machine Translation: A Method to Reduce Meaning Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}