خلفية في الانعطاف المورفولوجي العصبي

Backtranslation هي تقنية شائعة للاستفادة من البيانات غير المسبقة في سيناريوهات الموارد المنخفضة في الترجمة الآلية.تنطبق الطريقة بشكل مباشر على توليد الانفعال المورفولوجي إذا كانت نماذج الكلمة غير المسبقة متوفرة.تقوم هذه الورقة بتقييم إمكانات خلفية الانعطاف المورفولوجي باستخدام البيانات من ست لغات مع البيانات المسمى المسجلة من مورد Sigmorphon المشترك للبيانات والبيانات غير المسبقة من مصادر مختلفة.النتيجة الناتجة الأساسية هي أن Backtranslation يمكن أن تقدم تحسينات متواضعة في سيناريوهات الموارد المنخفضة، ولكن فقط إذا كانت البيانات غير المسبقة نظيفة للغاية وقد تم تصفيتها بنفس المعايير التوضيحية مثل البيانات المسمى.

Backtranslation is a common technique for leveraging unlabeled data in low-resource scenarios in machine translation. The method is directly applicable to morphological inflection generation if unlabeled word forms are available. This paper evaluates the potential of backtranslation for morphological inflection using data from six languages with labeled data drawn from the SIGMORPHON shared task resource and unlabeled data from different sources. Our core finding is that backtranslation can offer modest improvements in low-resource scenarios, but only if the unlabeled data is very clean and has been filtered by the same annotation standards as the labeled data.