Impact of Visual Context on Noisy Multimodal NMT: An Empirical Study for English to Indian Languages

要約

この研究では、ニューラル機械翻訳 (NMT) でマルチモーダル情報を利用する有効性を調査しています。
これまでの研究では、リソースが少ないシナリオでマルチモーダル データを使用することに焦点を当てていましたが、この研究では、大規模な事前トレーニング済みのユニモーダル NMT システムに画像の特徴を追加した場合に、画像の特徴が翻訳にどのような影響を与えるかを調べます。
驚くべきことに、この研究では、この文脈では画像が冗長である可能性があることが判明しました。
さらに、この研究では合成ノイズを導入して、画像がモデルのテキストノイズへの対処に役立つかどうかを評価しています。
マルチモーダル モデルは、ランダムな画像であっても、ノイズの多い環境ではテキストのみのモデルよりわずかに優れています。
この研究の実験では、英語からヒンディー語、ベンガル語、マラヤーラム語に翻訳され、最先端のベンチマークを大幅に上回りました。
興味深いことに、ビジュアル コンテキストの効果はソース テキストのノイズによって異なります。ノイズのない翻訳にはビジュアル コンテキストなしが最適で、低ノイズにはトリミングされた画像特徴が最適で、高ノイズのシナリオでは完全な画像特徴がより適切に機能します。
これにより、特に騒がしい環境における視覚コンテキストの役割が明らかになり、マルチモーダル設定におけるノイズのあるニューラル機械翻訳の新たな研究の方向性が開かれます。
この研究では、さまざまな環境で翻訳を向上させるために、視覚情報とテキスト情報を組み合わせる重要性が強調されています。

要約(オリジナル)

The study investigates the effectiveness of utilizing multimodal information in Neural Machine Translation (NMT). While prior research focused on using multimodal data in low-resource scenarios, this study examines how image features impact translation when added to a large-scale, pre-trained unimodal NMT system. Surprisingly, the study finds that images might be redundant in this context. Additionally, the research introduces synthetic noise to assess whether images help the model deal with textual noise. Multimodal models slightly outperform text-only models in noisy settings, even with random images. The study’s experiments translate from English to Hindi, Bengali, and Malayalam, outperforming state-of-the-art benchmarks significantly. Interestingly, the effect of visual context varies with source text noise: no visual context works best for non-noisy translations, cropped image features are optimal for low noise, and full image features work better in high-noise scenarios. This sheds light on the role of visual context, especially in noisy settings, opening up a new research direction for Noisy Neural Machine Translation in multimodal setups. The research emphasizes the importance of combining visual and textual information for improved translation in various environments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google