ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تقديمات ETRANSLEATION إلى مهمة ترجمة WMT 2021

eTranslation's Submissions to the WMT 2021 News Translation Task

310   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 الورقة طرز 3 NMT المقدمة من فريق ETRANSLEATION إلى مهمة مشتركة من WMT 2021 الأخبار.قمنا بتطوير أنظمة في أزواج اللغة المستخدمة بنشاط في خدمة إبعاد المفوضية الأوروبية.في مهمة أخبار WMT، شهدت السنوات الأخيرة زيادة مطردة في الحاجة إلى موارد حسابية لتدريب البنيات العميقة والمعقدة لإنتاج أنظمة تنافسية.أخذنا نهجا مختلفا واستعرضنا استراتيجيات بديلة تركز على اختيار البيانات وتصفية لتحسين أداء أنظمة الأساس.في المجال المهمة المقيدة للزوج باللغة الفرنسية - الألمانية نتج عنه نهجنا في أفضل نظام لهامش مهم في بلو.بالنسبة للأنظمة الأخرى (الإنجليزية - الألمانية والإنجليزية - التشيكية) حاولنا بناء نماذج تنافسية باستخدام أفضل الممارسات القياسية.



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

اقرأ أيضاً

تقدم هذه الورقة التقديمات بجامعة ADAM MICKIECZ (AMU) لمهمة الترجمة الإخبارية WMT 2021.التركيز التقديمات على اتجاهات ترجمة English↔hausa، وهي سيناريو ترجمة موارد منخفضة بين اللغات البعيدة.ينطوي نهجنا على تنظيف بيانات شامل، ونقل التعلم باستخدام زوج لغة الموارد عالية الموارد، والتدريب التكراري، واستخدام بيانات أحادية المونولينغ عبر الترجمة الخلفي.نقوم بتجربة نهج NMT و PB-SMT على حد سواء، باستخدام بنية المحولات الأساسية لجميع نماذج NMT أثناء الاستفادة من أنظمة PB-SMT كحلول أساسية مماثلة.
تصف هذه الورقة التقديمات SYSTRAN إلى المهمة المشتركة لمصطلحات WMT 2021.نشارك في اتجاه الترجمة الإنجليزي إلى الفرنسية مع شبكة الترجمة الآلية العذبة القياسية التي نعززها مع القدرة على تضمين قيود المصطلحات بشكل حيوي، وهي ممارسة صناعية مشتركة للغاية.يتم تقييم أساليب إدراج مصطلحتين لمصطلحات حديثة مقرها (ط) على استخدام العناصر النائبة التي تستكمل مع التعليق التوضيحي المورفوسنيتات و (2) بشأن استخدام القيود المستهدفة حقنها في مجرى المصدر.تظهر النتائج مدى ملاءمة النهج المقدمة في السيناريو المقيم حيث يتم استخدام المصطلحات في نظام مدرب على البيانات العامة فقط.
تقدم هذه الورقة تقديم مركز خدمات Translate Huawei (HW-TSC) إلى مهمة مشتركة من WMT 2021.نشارك في 7 أزواج لغوية، بما في ذلك ZH / EN، DE / EN، JA / en، HA / EN، هي / EN، HI / BN، و XH / ZU في كلا الاتجاهين تحت الحالة المقيدة.نحن نستخدم بنية المحولات وال حصول على أفضل أداء عبر المتغيرات المتعددة بأحجام أكبر معلمة.نحن نقوم بتنفيذ ما قبل المعالجة المفصلة والتصفية على مجموعات بيانات ثنائية اللغة وأنتجة على نطاق واسع.يتم استخدام العديد من الاستراتيجيات الشائعة الاستخدام لتدريب نماذجنا، مثل الترجمة الخلفية، الترجمة الأمامية، الترجمة إلى الأمام، الترجمة متعددة اللغات، تقطير المعرفة الفرعية، إلخ. يحصل تقديمنا نتائج تنافسية في التقييم النهائي.
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
نبلغ عن نتائج المهمة المشتركة WMT 2021 بشأن تقدير الجودة، حيث يتحدى التحدي هو التنبؤ بجودة إخراج أنظمة الترجمة الآلية العصبية على مستوى الكلمة ومستويات الجملة.ركزت هذه الطبعة على إضافات رواية رئيسيتين: (1) التنبؤ باللغات غير المرئية، أي إعدادات صفرية ، و (2) التنبؤ بالأحكام ذات الأخطاء الكارثية.بالإضافة إلى ذلك، تم إصدار بيانات جديدة لعدة من اللغات، وخاصة البيانات التي تم تحريرها بعد التحرير.قدمت الفرق المشاركة من 19 مؤسسة تماما 1263 أنظمة لمتغيرات المهام المختلفة وأزواج اللغة.

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