اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتقدم Allegro.eu إلى مهمة ترجمة الأخبار WMT21
Allegro.eu Submission to WMT21 News Translation Task
217
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
لقد أرسلنا نماذج يونيين الاتجاهين، واحدة للغة الإنجليزية ← اتجاه أيسلندي وغيرها من الأيسلاندية ← اتجاه اللغة الإنجليزية.يعتمد نظام الترجمة الأخبار لدينا على الهندسة المعمارية الكبيرة المحول، ويستفيد من تصفية Corpora والترجمة الخلفي والترجمة الأمامية المطبقة على البيانات المتوازية والأنتجة على حد سواء
We submitted two uni-directional models, one for English→Icelandic direction and other for Icelandic→English direction. Our news translation system is based on the transformer-big architecture, it makes use of corpora filtering, back-translation and forward translation applied to parallel and monolingual data alike
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تصف هذه الورقة أنظمة Tencent Translation ذات المهمة المشتركة WMT21. نشارك في مهمة ترجمة الأخبار على ثلاث أزواج لغة: الصينية-الإنجليزية والإنجليزية والصينية والألمانية والإنجليزية. يتم بناء أنظمتنا على نماذج محولات مختلفة مع تقنيات جديدة تتكيف من عملن
ا البحثي الأخير. أولا، نجمع بين طرق تكبير البيانات المختلفة بما في ذلك الترجمة المرجودة والترجمة الأمامية والتدريب من اليمين إلى اليسار لتوسيع بيانات التدريب. نستخدم أيضا تحيز التغطية اللغوية وتجديد البيانات ونهج أخذ العينات المستندة إلى عدم اليقين لتحديد بيانات ذات صلة بالمحتوى وعالية الجودة من كوربورا متوازية ومونولجة كبيرة. نتوقع أن يتم ضبطه بشكل جيد في المجال، ونقترح أيضا نماذج واحدة المحبوثة نموذج واحد "" لنموذج خصائص نموذجية لأنواع الأخبار المختلفة عند مراحل الركود الدقيقة وفك التشفير. علاوة على ذلك، نستخدم خوارزمية الفرقة القائمة على الجشع وطريقة الفرقة المتناقلة لتعزيز أنظمتنا. بناء على نجاحنا في آخر WMT، فإننا أعملنا باستمرار تقنيات متقدمة مثل التدريب الدفاعي الكبير واختيار البيانات وتصفية البيانات. أخيرا، يحقق نظامنا الصيني والإنجليزي المقيد 33.4 درجة بلو حساسة للحالة، وهو الأعلى بين جميع التقديمات. يتم تصنيف نظام اللغة الإنجليزية الألمانية في المركز الثاني وفقا لذلك.
وصفنا تقديم نموذج Facebook متعدد اللغات إلى المهمة المشتركة WMT2021 على ترجمة الأخبار. نشارك في 14 لغة لغة: الإنجليزية من وإلى جمهورية التشيك، الألمانية، الهوسا، الأيسلاندية واليابانية والروسية والصينية. لتطوير النظم التي تغطي كل هذه الاتجاهات، نركز
على نماذج متعددة اللغات. نحن نستخدم البيانات من جميع المصادر المتاحة --- WMT، استخراج البيانات واسعة النطاق، وخلفه في المجال --- لإنشاء خطوط أساسية عالية الجودة ثنائية اللغة ومهدي اللغات. بعد ذلك، نقوم بالتحقيق في استراتيجيات لتحجيم حجم النموذج متعدد اللغات، بحيث يحتوي نظام واحد على قدر كاف لتمثيلات عالية الجودة لجميع اللغات الثمانية. تقدمنا النهائي لدينا هو مجموعة من نماذج الترجمة متعددة اللغات كثيفة ومتفجار، تليها Finetuning على بيانات الأخبار داخل المجال وإعادة تأهب القناة الصاخبة. مقارنة بتقديم الطلبات في العام السابق، قام نظامنا متعدد اللغات بتحسين جودة الترجمة على جميع الاتجاهات اللغوية، مع تحسين متوسط 2.0 بلو. في مهمة WMT2021، يحتل نظامنا المرتبة الأولى في 10 اتجاهات بناء على التقييم التلقائي.
تقدم هذه الورقة تقييدات جامعة إدنبرة المقيدة لأنظمة اللغة الإنجليزية والألمانية والإنجليزية إلى المهمة المشتركة WMT 2021 بشأن ترجمة الأخبار.نحن نبني أنظمة EN-DE في ثلاث مراحل: تصفية Corpus، الترجمة الخلفية، والضبط الجميل.بالنسبة إلى EN-HA، نستخدم نهج
ا للترجمة مرة أخرى في أعلى نماذج الإنشاء المدرب مسبقا والتحقيق في رسم الخرائط المفردات.
تصف هذه الورقة أنظمة Fujitsu Dmath المستخدمة لترجمة WMT 2021، ومهام الترجمة الطبية الحيوية.ركزنا على أزواج منخفضة الموارد، باستخدام نظام بسيط.أجرينا تجارب على اللغة الإنجليزية هوسا، Xhosa-Zulu والإنجليزية-الباسك، وقدمت نتائج Xhosa → Zulu في مهمة ترجم
ة الأخبار، والإنجليزية → الباسك في مهمة الترجمة الطبية الحيوية، ومصادر الترجمة التابعة للمصطلح والمصطلحات.يجمع نظامنا بين تسرب BPE، ميزات الكلمات الفرعية الفرعية والترجمة الخلفي مع نموذج محول (قاعدة)، وتحقيق نتائج جيدة على مجموعات التقييم.
تقدم هذه الورقة التقديمات الكلية الإمبراطورية لندن إلى المهمة المشتركة لتقدير الجودة WMT21 (QE) 3: اكتشاف الخطأ الحرج.ينشئ نهجنا على تمثيلات متدرب مسبقا عبر اللغات في نموذج تصنيف التسلسل.ونحن كذلك تحسين المصنف الأساسي من خلال (ط) إضافة عينات مرجحة لل
تعامل مع البيانات غير المتوازنة و (2) إدخال هندسة ميزة، حيث يتم استخراج الميزات المتعلقة بالسمية، المسماة الكيانات والمعنويات، والتي من المحتمل أن تكون مؤشرا على الأخطاء الحرجة، باستخدامالأدوات الموجودة ومتكاملة للنموذج بطرق مختلفة.نحن ندرب النماذج مع نوع واحد من الميزات في وقت واحد وفرق تلك النماذج التي تتحسن عبر المصنف الأساسي على مجموعة تطوير (dev).إن عروضنا الرسمية تحقق نتائج تنافسية للغاية، ترتيب المرتبة الثانية لثلاثة من أزواج أربعة لغات.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
