It is widely known that hallucination is a critical issue in Simultaneous Machine Translation (SiMT) due to the absence of source-side information. While many efforts have been made to enhance performance for SiMT, few of them attempt to understand and analyze hallucination in SiMT. Therefore, we conduct a comprehensive analysis of hallucination in SiMT from two perspectives: understanding the distribution of hallucination words and the target-side context usage of them. Intensive experiments demonstrate some valuable findings and particularly show that it is possible to alleviate hallucination by decreasing the over usage of target-side information for SiMT.


翻译:众所周知,由于源端信息缺失,幻觉现象是同声机器翻译(SiMT)中的一个关键问题。尽管已有许多研究致力于提升SiMT性能,但鲜有尝试理解和分析SiMT中的幻觉现象。因此,我们从两个角度对SiMT中的幻觉现象进行了全面分析:理解幻觉词的分布规律及其对目标端上下文的利用模式。大量实验揭示了一些有价值的发现,尤其表明通过减少SiMT对目标端信息的过度使用,可以缓解幻觉现象。

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机器翻译(Machine Translation)涵盖计算语言学和语言工程的所有分支,包含多语言方面。特色论文涵盖理论,描述或计算方面的任何下列主题:双语和多语语料库的编写和使用,计算机辅助语言教学,非罗马字符集的计算含义,连接主义翻译方法,对比语言学等。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mt/
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