يسعى مركز الترجمة الظاهري الوطني (NVTC) إلى الحصول على أدوات تكنولوجيا اللغة البشرية (HLT) التي ستسهل مهمتها لتوفير ترجمات حرفية باللغة الإنجليزية لملفات الصوت والفيديو اللغوية.في المجال النصي، تستخدم NVTC ذاكرة الترجمة (TM) لبعض الوقت وقد أبلغت عن دمج الترجمة الآلية (MT) في سير العمل (Miller et al.، 2020).بينما لقد استكشفنا استخدام ترجمة الكلام (STT) وترجمة الكلام (stt) في الماضي (Tzoukermann و Miller، 2018)، فقد استثمرنا الآن في إنشاء كائن كبير من البشر من صنع الإنسان لتقييم بدائل بدقة.النتائج من تحليلنا لهذه الشقوق وأداء أدوات HLT تشير إلى الطريق إلى الأكثر واعدة للنشر في سير العمل لدينا.
The National Virtual Translation Center (NVTC) seeks to acquire human language technology (HLT) tools that will facilitate its mission to provide verbatim English translations of foreign language audio and video files. In the text domain, NVTC has been using translation memory (TM) for some time and has reported on the incorporation of machine translation (MT) into that workflow (Miller et al., 2020). While we have explored the use of speech-totext (STT) and speech translation (ST) in the past (Tzoukermann and Miller, 2018), we have now invested in the creation of a substantial human-made corpus to thoroughly evaluate alternatives. Results from our analysis of this corpus and the performance of HLT tools point the way to the most promising ones to deploy in our workflow.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تعد خلط الكود (سم) ظاهرة شائعة في المجتمعات متعددة اللغات. يلعب CM دورا مهما في مجال التكنولوجيا والحقول الطبية حيث تكون المصطلحات في اللغة الأم وغير معروفة. سيساعد تحديد اللغة (غطاء) من بيانات CM حل مهام NLP مثل التدقيق الإملائي، والتعرف على الكيان
مع وجود شعبية متزايدة للمتحدثين الذكية، مثل الأمازون اليكسا، أصبح الكلام أحد أهم طرق التفاعل بين الإنسان والحاسوب. يمكن القول إن التعرف التلقائي على التعرف على الكلام (ASR) هو العنصر الأكثر أهمية في هذه الأنظمة، حيث ينتشر أخطاء في التعرف على الكلام إ
تبسيط النص هو حقل متزايد مع العديد من التطبيقات المفيدة المحتملة.تتطلب خوارزميات تبسيط النص التدريب عموما الكثير من البيانات المشروحة، ومع ذلك لا توجد العديد من الشركات المناسبة لهذه المهمة.نقترح طريقة جديدة غير مخالفة لمحاذاة النص بناء على تضمين Doc
تتمثل النهج التقليدي في تحسين أداء نماذج ترجمة الكلام في النهاية (E2E-St) في الاستفادة من النسخ المصدر عبر التدريب المسبق والتدريب المشترك مع التعرف على الكلام التلقائي (ASR) ومهام الترجمة الآلية العصبية (NMT). ومع ذلك، نظرا لأن طرائق الإدخال مختلفة،
توضح هذه الورقة تقديم نظام الترجمة من Niutrans End-tou-end الكلام للمهمة غير المتصلة IWSLT 2021، والتي تترجم من الصوت الإنجليزي إلى النص الألماني مباشرة دون نسخ متوسط.نحن نستخدم الهندسة المعمارية النموذجية القائمة على المحولات وتعزيزها عن طريق مطابقة