ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

أنظمة CUNI ل WMT21: الترجمة متعددة اللغات منخفضة الموارد لغات الهند الهندية المشتركة

CUNI systems for WMT21: Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages Shared Task

636   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 مهمة Charles University الفرعية للمصطلحات المهمة المشتركة للترجمة في WMT21.الهدف من هذه المهمة هو تصميم نظام يترجم مع شروط معينة بناء على قاعدة بيانات المصطلحات المقدمة، مع الحفاظ على جودة الترجمة الشاملة عالية.تنافسنا في زوج اللغة الإنجليزية الفرنسية.يعتمد نهجنا على توفير الترجمات المرغوبة إلى جانب جملة الإدخال وتدريب النموذج لاستخدام هذه المصطلحات المقدمة.نحن Lemmatize المصطلحات على حد سواء أثناء التدريب والاستدلال، للسماح للنموذج لمعرفة كيفية إنتاج الأشكال السطحية الصحيحة للكلمات، عندما تختلف عن النماذج المتوفرة في قاعدة بيانات المصطلحات.



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

اقرأ أيضاً

توضح هذه الورقة تقديم TENTRANS إلى مهمة مشتركة من Translation Translation منخفضة اللغات WMT21 لأزواج اللغة الرومانسية.تركز هذه المهمة على تحسين جودة الترجمة من الكاتالونية إلى Occitan والرومانية والإيطالية، بمساعدة لغات الموارد ذات الصلة ذات الصلة.نح ن نستخدم أساسا الترجمة المرجانية، والطرق القائمة على المحور، ونماذج متعددة اللغات، ونقل النموذج المدربين مسبقا، ونقل المعرفة داخل المجال لتحسين جودة الترجمة.في مجموعة الاختبار، يحقق نظامنا الأفضل المقدم بمتوسط 43.45 درجات بلو حساسة لحالة الأحرف عبر جميع أزواج الموارد المنخفضة.تتوفر بياناتنا ورمز النماذج المدربة مسبقا مسبقا في هذا العمل في أمثلة تقييم Tentrans.
تصف هذه الورقة مهمة Charles University الفرعية للمصطلحات المهمة المشتركة للترجمة في WMT21.الهدف من هذه المهمة هو تصميم نظام يترجم مع شروط معينة بناء على قاعدة بيانات المصطلحات المقدمة، مع الحفاظ على جودة الترجمة الشاملة عالية.تنافسنا في زوج اللغة الإ نجليزية الفرنسية.يعتمد نهجنا على توفير الترجمات المرغوبة إلى جانب جملة الإدخال وتدريب النموذج لاستخدام هذه المصطلحات المقدمة.نحن Lemmatize المصطلحات على حد سواء أثناء التدريب والاستدلال، للسماح للنموذج لمعرفة كيفية إنتاج الأشكال السطحية الصحيحة للكلمات، عندما تختلف عن النماذج المتوفرة في قاعدة بيانات المصطلحات.تم تصنيف تقديمنا في المرتبة الثانية في مقياس التطابق الدقيق الذي يقوم بتقييم قدرة النموذج على إنتاج المصطلحات المرغوبة في الترجمة.
تصف هذه الورقة مشاركة فريق BSC في ترجمة الموارد المنخفضة لغات WMT2021 للمهمة المشتركة بين اللغات الهندية الأوروبية.يهدف النظام إلى حل التتبع الفرعي 2: مقالات التراث الثقافي ويكيبيديا، والتي تنطوي على الترجمة في أربع لغات رومانسية: الكاتالونية والإيطا لية والوكر والرومانية.النظام المقدم هو نموذج الترجمة شبه الإشراف متعدد اللغات.إنه يستند إلى نموذج لغة مدرب مسبقا، وهما XLM-Roberta، وهو ما يتم ضبطه في وقت لاحق مع البيانات الموازية التي تم الحصول عليها في الغالب من OPUS.على عكس الأعمال الأخرى، نستخدم XLM فقط لتهيئة التشفير والتهيئة بشكل عشوائي فك تشفير ضحلة.النتائج المبلغ عنها قوية وأداء جيدا لجميع اللغات التي تم اختبارها.
في هذا العمل، نحقق في أساليب المهمة الصعبة المتمثلة في الترجمة بين أزواج لغة الموارد المنخفضة التي تظهر بعض مستوى التشابه.على وجه الخصوص، نعتبر فائدة نقل التعلم للترجمة بين العديد من لغات الموارد المنخفضة الأوروبية من الهند من الأسر الجرمانية والروما نسية.على وجه الخصوص، نبني اثنين من الطبقات الرئيسية من النظم القائمة على النقل لدراسة كيفية استخدام ترابط الأداء الترجمة.النظام الأساسي يضم النموذج الذي تم تدريبه مسبقا على زوج لغة ذات صلة ونظام قابل للتناقض بشكل جيد-قم بإلغاء التدريب مسبقا على زوج لغة غير ذات صلة.تبين تجاربنا أنه على الرغم من أن المرتبطة ليست ضرورية لنقل التعلم للعمل، إلا أنها تنفذ أداء نموذجي.
يصف هذا التقرير أن أنظمة ترجمة آلات Microsoft للمهمة المشتركة WMT21 على الترجمة ذات الجهاز متعدد اللغات على نطاق واسع.شاركنا في مسارات التقييم الثلاثة بما في ذلك المسار الكبير والمسارين الصغيرين حيث لا يتم حدوث المرء السابق وأن الأخيران مقيدان تماما. تم تهيئة الطلبات النموذجية الخاصة بنا إلى المهمة المشتركة مع Deltalm، وهو نموذج فك ترميز ترميز متعدد اللغز متعدد اللغات مسبقا، ويتم ضبطه بشكل جيد في المقابل مع البيانات الموازية المستديرة ومصادر البيانات المسموح بها وفقا لإعدادات المسار، جنبا إلى جنب مع تطبيق التعلم التدريجي والتكرارمناهج الترجمة الخلفية لمزيد من تحسين الأداء.تم تصنيف التقديمات النهائية لدينا في المرتبة الأولى على ثلاثة مسارات من حيث مقياس التقييم التلقائي.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا