نقدم نظام TMEKU الخاص بنا المقدم إلى مهمة الترجمة متعددة الوسائط الإنجليزية اليابانية ل WAT 2021. شاركنا في مهمة Flickr30Kent-JP ومهمة MSCOCO MSCOCO MSCOCON تحت الحالة المقيدة باستخدام مجموعات البيانات المقدمة رسميا.توظف نظامنا المقترح محاذاة ناعمة م
ن Word-Region للترجمة الآلية العصبية متعددة الوسائط (MNMT).تظهر النتائج التجريبية التي تم تقييمها على متري بلو المقدمة من موقع تقييم WAT 2021 أن نظام TMEKU حقق أفضل أداء بين جميع الأنظمة المشاركة.يوضح تحليل آخر دراسة الحالة أن الاستفادة من محاذاة منطقة الكلمات بين الطرائق النصية والمرئية هي مفتاح تعزيز الأداء في نظام TMEKU الخاص بنا، مما يؤدي إلى استخدام معلومات مرئية أفضل.
من الصعب للغاية ترجمة لغات Dravidian، مثل Kannada و Tamil، على ترجمة النماذج العصبية الحديثة.ينبع هذا من حقيقة أن هذه اللغات غنية بالمثل للغاية بالإضافة إلى توفير الموارد منخفضة الموارد.في هذه الورقة، نركز على تجزئة الكلمات الفرعية وتقييم الحد من الم
فردات الدوافع اللغوية (LMVR) مقابل الجملة الأكثر استخداما (SP) لمهمة الترجمة من اللغة الإنجليزية إلى أربعة لغات Dravidian مختلفة.بالإضافة إلى ذلك، نحقق في حجم المفردات الفرعية المثلى لكل لغة.نجد أن SP هو الخيار الأكثر شمولا للتجزئة، وأن أحجام القاموس الأكبر تؤدي إلى جودة الترجمة الأعلى.
