Samtidig maskin översättning börjar översätta varje käll mening innan källhögtalaren är klar talar, med program för att live och streaming scenarier. Samtidiga system måste noga schemalägga sin avläsning av källsatsen för att balansera kvalitet mot latens. Vi presenterar det första samtidiga översättningssystemet för att lära sig ett adaptivt schema tillsammans med en neural maskinöversättning (NMT) modell som deltar över alla källpolletter läst hittills. Vi gör det genom att introducera Monotonic Infinite Lookback (MILK) uppmärksamhet, som upprätthåller både en hård, monoton uppmärksamhet huvud för att schemalägga läsningen av källmeningen, och en mjuk uppmärksamhet huvud som sträcker sig från monotona huvudet tillbaka till början av källan. Vi visar att MILK adaptiv schema gör det möjligt att komma fram till latency-kvalitet kompromisser som är gynnsamma för dem i en nyligen föreslagen wait-k strategi för många latency värden.
REF använder sig också av den monotona uppmärksamheten men introducerar en oändlig återblick för att förbättra översättningens kvalitet.
Monotonic Infinite Lookback Attention for Simultaneous Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}