نقدم نتائج المهمة الأولى على الترجمة ذات الجهاز متعدد اللغات على نطاق واسع.تتكون المهمة على التقييم المتعدد إلى العديد من النماذج الفردية عبر مجموعة متنوعة من اللغات المصدر والمستهدفة.هذا العام، تتألف المهمة على ثلاثة إعدادات مختلفة: (1) المهمة الصغيرة 1 (لغات أوروبا الوسطى / الجنوبية الشرقية)، (2) المهمة الصغيرة 2 (لغات جنوب شرق آسيا)، و (3) مهمة كاملة (كل 101 × 100 زوج أزواج).استخدمت جميع المهام DataSet Flores-101 كمعيار التقييم.لضمان طول العمر من مجموعة البيانات، لم يتم إصدار مجموعات الاختبار علنا وتم تقييم النماذج في بيئة خاضعة للرقابة على Dynabench.كان هناك ما مجموعه 10 فرق مشاركة للمهام، بما مجموعه 151 من العروض النموذجية المتوسطة و 13 نماذج نهائية.تظهر نتائج هذا العام تحسنا كبيرا على خطوط الأساس المعروفة مع +17.8 بلو ل Task-Task2، +10.6 للمهمة الكاملة و +3.6 للمهمة الصغيرة 1.
We present the results of the first task on Large-Scale Multilingual Machine Translation. The task consists on the many-to-many evaluation of a single model across a variety of source and target languages. This year, the task consisted on three different settings: (i) SMALL-TASK1 (Central/South-Eastern European Languages), (ii) the SMALL-TASK2 (South-East Asian Languages), and (iii) FULL-TASK (all 101 x 100 language pairs). All the tasks used the FLORES-101 dataset as the evaluation benchmark. To ensure the longevity of the dataset, the test sets were not publicly released and the models were evaluated in a controlled environment on Dynabench. There were a total of 10 participating teams for the tasks, with a total of 151 intermediate model submissions and 13 final models. This year's result show a significant improvement over the known base-lines with +17.8 BLEU for SMALL-TASK2, +10.6 for FULL-TASK and +3.6 for SMALL-TASK1.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تحديات مهمة كفاءة ترجمة الآلات التي تحديات المشاركين لجعل أنظمتهم أسرع وأصغر مع الحد الأدنى من التأثير على جودة الترجمة.ما مقدار الجودة للتضحية بالكفاءة يعتمد على التطبيق، لذلك تم تشجيع المشاركين على تقديم عروض متعددة تغطي مساحة المقاضيات.في المجموع،
نقدم تطوير نظام الترجمة الآلي متعدد اللغات لمهمة الترجمة متعددة اللغات متعددة اللغات المهمة متعددة اللغات في WMT 2021. بدء تشغيل نظام الأساس المحتمل، حققنا في العديد من التقنيات لتحسين جودة الترجمة على المجموعة الفرعية المستهدفة من اللغات.تمكنا من تح
توضح هذه الورقة نهجنا للمهمة المشتركة على الترجمة ذات الجهاز متعدد اللغات على نطاق واسع في المؤتمر السادس حول الترجمة الآلية (WMT-21).في هذا العمل، نهدف إلى بناء نظام ترجمة متعددة اللغات واحدا مع فرضية أن تمثيل عالمي عبر اللغة يؤدي إلى أداء ترجمة متع
مجالات اللغة التي تتطلب الاستخدام الدقيق للغاية للمصطلحات وفيرة وتعكس جزءا كبيرا من صناعة الترجمة.في هذا العمل، نقدم معيارا لتقييم نوعية الترجمة المصطلحات والاتساق، مع التركيز على المجال الطبي (والكوفي 19 على وجه التحديد) لمدة خمسة أزواج لغوية: الإنج
نبلغ عن نتائج المهمة المشتركة WMT 2021 بشأن تقدير الجودة، حيث يتحدى التحدي هو التنبؤ بجودة إخراج أنظمة الترجمة الآلية العصبية على مستوى الكلمة ومستويات الجملة.ركزت هذه الطبعة على إضافات رواية رئيسيتين: (1) التنبؤ باللغات غير المرئية، أي إعدادات صفرية