ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Tentrans نظام الترجمة المنخفضة الموارد متعددة اللغات لمهمة لغات WMT21 الهندية الهندية

TenTrans Multilingual Low-Resource Translation System for WMT21 Indo-European Languages Task

208   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

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.نحن 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.

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

اقرأ أيضاً

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.
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.
توضح هذه الورقة نظام الترجمة متعددة الاستخدامات على نطاق واسع ل WMT 2021. نشارك في المسار الصغير 2 في خمسة لغات جنوب شرق آسيا، والثلاثين الاتجاهات: الجاوية، الإندونيسية، الملايو، التاغالوغية، التاميل، الإنجليزية.نحن نستخدم أساسا إلى الأمام / الترجمة إلى الوراء، واختيار بيانات داخل المجال، وقطاع المعرفة، والضبط الجماعي التدريجي من الطراز المدرب مسبقا فلوريس 101.نجد أن الترجمة إلى الأمام / الخلفي يحسن بشكل كبير من نتائج الترجمة، واختيار البيانات والضبط الجمنيات التدريجية فعالة بشكل خاص أثناء مجال التكيف، في حين أن تقطير المعرفة يجلب تحسين أداء طفيف.أيضا، يستخدم متوسط المتوسط لتحسين أداء الترجمة بناء على هذه الأنظمة.يحقق نظامنا النهائي درجة بلو متوسط قدره 28.89 عبر ثلاثين اتجاهين في مجموعة الاختبار.
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.
نقدم طلباتنا إلى المهمة المشتركة WMT21 في الترجمة من موارد الموارد غير المنخفضة وغير المنخفضة للغاية بين الألمانية والألمانية والصورة الألمانية والسوربيانية، والروسية والجمع.يتم تدريب أنظمةنا المنخفضة الموارد (German↔upper Sorbian، Russian↔chuvash) م سبقا على أزواج عالية الموارد لغات ذات صلة.نحن نغلق هذه الأنظمة باستخدام البيانات الموازية الأصلية المتاحة وتحسينها من خلال الترجمة مرة أخرى مرة أخرى.يتم تهيئة نظام Sorbian German↔Lower غير المعدل من قبل أفضل نظام Sorbian العلوي وتحسينه من خلال الترجمة مرة أخرى باستخدام بيانات أحادية الاتجاه فقط.

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