التعلم النشط للترجمة الموازية على نطاق واسع للنص المقيد في لغات الموارد المنخفضة

نترجم نص مغلق معروف مقدما ومتوفر في العديد من اللغات في لغة موارد جديدة منخفضة للغاية. تعتمد معظم جهود الترجمة البشرية اتباع نهج بوابة لترجمة الصفحات / الفصول على التوالي، والتي قد لا تناسب الترجمة الآلية. قارنا النهج القائم على الجزء الذي يحسن التماسك النص محليا مع نهج أخذ العينات العشوائية التي تزيد من تغطية النص على مستوى العالم. تظهر نتائجنا أن نهج أخذ العينات العشوائية يؤدي بشكل أفضل. عند التدريب على كوربوس البذور من ~1000 خطوط من الكتاب المقدس والاختبار على بقية الكتاب المقدس (~30،000 خطوط)، يعطي أخذ العينات العشوائية مكسب أداء من +11.0 بلو باستخدام اللغة الإنجليزية كمورد منخفضة مقلدة، و +4.9 بلو باستخدام Pokomchi الشرقية، لغة المايا. علاوة على ذلك، نقارن ثلاث طرق لتحديث نماذج الترجمة الآلية مع زيادة كمية البيانات التي تم تحريرها البشرية من خلال التكرارات. نجد أن إضافة بيانات تم تحريرها حديثا إلى التدريب بعد تحديث المفردات دون الإشراف الذاتي يؤدي الأفضل. نقترح خوارزمية للإنسان والآلة للعمل معا بسلاسة لترجمة نص مغلق إلى لغة موارد منخفضة للغاية.