تناقش هذه الورقة المهمة المشتركة لمصطلحات WMT 2021 من منظور "Meta".نقدم نتائج تجاربنا باستخدام مجموعة بيانات المصطلحات و OpenNMT (Klein et al.، 2017) و Joeynmt (Kreutzer et al.، 2019) Toolkits لاتجاه اللغة الإنجليزية إلى الفرنسية.تجربتنا 1 يقارن تنبؤات مجموعة الأدوات.تستخدم التجربة 2 OpenNMT لضبط النموذج.نبلغ عن نتائجنا للحصول على المهمة مع البرنامج النصي التقييم ولكن في الغالب مناقشة الخصائص اللغوية لمجموعة بيانات المصطلحات المقدمة للمهمة.نحن نقدم دليلا على أهمية أنواع الأنواع النصية عبر الدرجات، بعد أن تم تكرار البرامج النصية للتقييم.
This paper discusses the WMT 2021 terminology shared task from a meta'' perspective. We present the results of our experiments using the terminology dataset and the OpenNMT (Klein et al., 2017) and JoeyNMT (Kreutzer et al., 2019) toolkits for the language direction English to French. Our experiment 1 compares the predictions of the two toolkits. Experiment 2 uses OpenNMT to fine-tune the model. We report our results for the task with the evaluation script but mostly discuss the linguistic properties of the terminology dataset provided for the task. We provide evidence of the importance of text genres across scores, having replicated the evaluation scripts.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تصف هذه الورقة التقديمات PROMT لمهمة ترجمة المصطلحات WMT21.نشارك في اتجاهين: الإنجليزية إلى الفرنسية والإنجليزية إلى الروسية.التقديمات النهائية لدينا هي النظم العصبية القائمة على mariannmt.نقدم تقنيين للترجمة المصطلحات: تعديل دينو وآخرون.(2019) نهج ض
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
تصف هذه الورقة تقديم LIT-NLP LAB إلى المهمة المشتركة للترجمة الثلاثي WMT-21 Triangular.لا يسمح للمشاركين باستخدام البيانات الأخرى واتجاه الترجمة لهذه المهمة هو الروسية إلى الصينية.في هذه المهمة، نستخدم المحول كنموذج الأساس لدينا، ودمج العديد من التقن
في تجربة حالية، كنا نقوم باختبار DataSet Commongen للمهمة الهيكلية إلى النص من GEM Living Benchmark مع نموذج مؤشر القيد القائم.يمثل المؤشر هندسة هجينة، والجمع بين النماذج القائمة على الإدراج والمحول، والتنبؤ بالكمية وموقع الإدراج في نفس الوقت.لذلك يت
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.نح