في هذه الورقة، نقدم نظام NICT (NICT-2) المقدم إلى المهمة المشتركة NICT-SAP في ورشة العمل الثامنة حول الترجمة الآسيوية (WAT-2021).ميزة نظامنا هي أننا استخدمنا بارت بعدة اللغات المسبقة (محول تراجع ثنائي الاتجاه وتراجع تلقائي؛ نموذج mbart).نظرا لأن النم
اذج المتاحة للجمهور لا تدعم بعض اللغات في مهمة NIST-SAP، أضفنا هذه اللغات إلى نموذج MBART ثم تدربها باستخدام Orgy Corpora المستخرجة من Wikipedia.نحن نضقل النموذج MBART الموسع باستخدام Corpora الموازي المحدد بواسطة مهمة NIST-SAP.تحسنت درجات بلو بشكل كبير مقارنة بتلك الأنظمة دون النموذج المحدد، بما في ذلك اللغات الإضافية.
في هذه الورقة، نطور Sindhi معجم شخصي باستخدام دمج الموارد الإنجليزية القائمة: NRC Lexicon، قائمة كلمات الرأي، Sentiwordnet، Sindhi-English Dictionary، وجمع معدلات Sindhi.يتم تعيين درجة المشاعر الإيجابية أو السلبية لكل كلمة sindhi رأي.بعد ذلك، نحدد تغ
طية المعجم المقترح مع تحليل الذاتية.علاوة على ذلك، نحن الزحف من سقسقة المجال سقسقة من الأخبار والرياضة والتمويل.يتم تفجيح Crescus Corpus من قبل Annetators ذوي الخبرة باستخدام أداة توضيح النص Doccano.يتم تقييم المشاعر المشروحة Corpus من خلال توظيف آلة ناقلات الدعم (SVM)، والشبكات العصبية المتكررة (RNN)، والشبكة العصبية التنافسية (CNN).
