ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

GTCOM آلة الترجمة الآلية العصبية ل WMT21

GTCOM Neural Machine Translation Systems for WMT21

332   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تصف هذه الورقة شركة Tone Communication Global Co.، Ltd. لتقديم مهمة ترجمة الأخبار المشتركة WMT21.نشارك في ست اتجاهات: إنجليزي منادر إلى / من الهوسا، الهندية من / إلى / من البنغالية وزولو إلى / من Xhosa.أنظمتنا المقدمة غير مقيدة والتركيز على الترجمة متعددة اللغات أوديل، الترجمة إلى الأمام.نحن نطبق أيضا قواعد ونموذج اللغة لتصفية أحكام أحادية الاتجاه والجمل الاصطناعية.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تصف هذه الورقة أنظمة الترجمة الآلية العصبية Niutrans لمهام الترجمة من الأخبار WMT 2021.لقد جعلنا التقديمات إلى 9 اتجاهات لغة، بما في ذلك محاميات اللغة الإنجليزية، اليابانية والروسية والأيسلندية والأيسلندية والإنجليزية.بنيت أنظمتنا الأساسية على العديد من المتغيرات الفعالة من المحولات، على سبيل المثال، محول DLCL، ODE-Transformer.نحن نستخدم أيضا الترجمة مرة أخرى، وقطاع المعرفة، وتقنيات ما بعد الفرقة، والتقنيات الدقيقة للتكرار لتعزيز الأداء النموذجي كذلك.
تصف هذه الورقة نظامنا (معرف الفريق: Nictrb) للمشاركة في مهمة الترجمة الآلية المحظورة Wat'21.في نظامنا المقدم، صممنا نهج تدريب جديد للترجمة الآلية المحظورة.بواسطة أخذ العينات من هدف الترجمة، يمكننا حل المشكلة التي لا تملك بيانات التدريب العادية مفردات مقيدة.مع مزيد من المساعدة في فك التشفير المقيد في مرحلة الاستدلال، حققنا نتائج أفضل من الأساس، مما يؤكد فعالية حلنا.بالإضافة إلى ذلك، حاولنا أيضا محول الفانيليا والخريج كشبكة العمود الفقري للنموذج، بالإضافة إلى إعاقة نموذجية، مما أدى إلى تحسين أداء الترجمة النهائي.
تصف هذه الورقة أنظمة الترجمة الآلية العصبية MiningLamp لمهام الترجمة الأخبار WMT2021.لقد شاركنا في ثمانية اتجاهات مهام ترجمة لنص الأخبار بما في ذلك الصينية من / الإنجليزية، الهوسا من / إلى الإنجليزية، الألمانية من / إلى / اللغة الإنجليزية والفرنسية م ن / إلى الألمانية.استند نظامنا الأساسي إلى بنية المحولات، مع بناء أوسع أو أصغر لمهام ترجمة أخبار مختلفة.استخدمنا بشكل رئيسي طريقة الترجمة الخلفي، وقراءة المعرفة والضبط بشكل جيد لتعزيز نموذج واحد، في حين تم استخدام الفرقة للجمع بين النماذج الفردية.احتل تقديمنا النهائي الأول لأول مرة في مهمة Hausa.
في هذه الورقة، نصف نظام ملكة جمالنا الذي شارك في مهمة ترجمة WMT21 الأخبار. شاركنا بشكل رئيسي في تقييم اتجاهات الترجمة الثلاثة لمهام الترجمة الإنجليزية واليابانية والإنجليزية. في النظم المقدمة، تعتبر في المقام الأول شبكات أوسع، وشبكات أعمق، والترميز ا لموضعي النسبي، والشبكات التنافعية الديناميكية من حيث هيكل النماذج، في حين أننا من حيث التدريب، حققنا في تكييف المجال المعزز للتناقض في التعلم، والتدريب والإشراف على الذات، والتحسين طرق التدريب التبديل الموضوعية. وفقا لنتائج التقييم النهائي، يمكن لشبكة أعمق وأوسع وأقوى تحسين أداء الترجمة بشكل عام، ومع ذلك يمكن أن تحسن طريقة توطين نطاق البيانات لدينا الأداء أكثر. بالإضافة إلى ذلك، وجدنا أن التبديل إلى استخدام هدفنا المقترح خلال المرحلة الفائقة باستخدام البيانات الصغيرة المرتبطة بالنطاق نسبيا يمكن أن يحسن بشكل فعال من استقرار تقارب النموذج وتحقيق الأداء الأمثل بشكل أفضل.
في هذه الورقة، نصفنا (Team - Onenlp-IITH) مناهج الترجمة الآلية العصبية الخاصة بنا للماراثية الإنجليزية (كلا الاتجاه) ل LORESMT-20211.جربنا الترجمة الآلية العصبية القائمة على المحولات واستكشف استخدام ميزات لغوية مختلفة مثل نقاط البيع والتحول في وحدة ا لكلمات الفرعية لكل من اللغة الإنجليزية والماراثية والإنجليزية.بالإضافة إلى ذلك، استكشفنا أيضا الترجمة إلى الأمام والخلف باستخدام بيانات مونولجة الزحف على الويب.حصلنا على 22.2 (عموما 2 ND) و 31.3 (إجمالي 1 سانت) درجات بلو للإنجليزية - المراثي والماراثي - الإنجليزية على التوالي

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا