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Biased beam search for re-translation based simultaneous translation

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#4.286 geöffnet am 21. MÀrz 2022

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Beschreibung

🚀 Feature Request

Biased Beam Search

Motivation

Due to incremental nature of source input in streaming translation, the vanilla beam search based model produces unstable translations causing flickers in the translation. The biased beam search reduces flickers and allows stable translation so that users can follow the translation output.

Pitch

Stable Translation for Re-Translation based Simultaneous, Spoken Language Translation,

Additional context

Implements of biased beam search (Section 4.2) as described in Re-Translation Strategies For Long Form, Simultaneous, Spoken Language Translation, ICASSP 2020

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die aktuelle Beam Search Implementierung in fairseq (wahrscheinlich in fairseq/search.py). Verstehe die NeuĂŒbersetzungsarchitektur fĂŒr Simultandolmetschen. Implementiere die voreingenommene Beam Suche, wie in Abschnitt 4.2 des referenzierten Papiers (Re Translation Strategies For Long Form, Simultaneous, Spoken Language Translation, ICASSP 2020) beschrieben. Die Implementierung sollte Übersetzungsflackern reduzieren, indem instabile Übersetzungen bestraft werden. ÜberprĂŒfe vorhandene Diskussionen oder Codekommentare fĂŒr Anleitungen.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschĂ€tzte Implementierungsschwierigkeit fĂŒr neue Contributors, von 1 fĂŒr sehr kleine Änderungen bis 5 fĂŒr Expertenarbeit.
4
GeschÀtzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitĂ€tsstatusWie verfĂŒgbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Frisch
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nĂ€chsten Schritt erklĂ€rt.
Meist klar
Voraussetzungen
PythonBeam search basics
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schĂ€tzt, wie zugĂ€nglich dieses Issue fĂŒr First-Time Contributors ist.
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