الترجمة المتزامنة هي مهمة تبدأ فيها الترجمة قبل انتهاء المتكلم من التحدث، لذلك من المهم أن تقرر متى تبدأ عملية الترجمة.ومع ذلك، فإن اتخاذ قرار بشأن قراءة المزيد من كلمات الإدخال أو بدء الترجمة من الصعب على أزواج اللغة مع أوامر كلمة مختلفة مثل اللغة الإنجليزية واليابانية.بدافع من مفهوم إعادة ترتيب المسبق، نقترح بضع قواعد قرارات بسيطة باستخدام تسمية التأسيس التالي المتوقع من خلال التنبؤ التسمي التأسيسي التدريجي.في تجارب على الترجمة الفورية الإنجليزية إلى اليابانية، الطريقة المقترحة تفوق خطوط الأساس في مفاضلة جودة الكمون.
Simultaneous translation is a task in which translation begins before the speaker has finished speaking, so it is important to decide when to start the translation process. However, deciding whether to read more input words or start to translate is difficult for language pairs with different word orders such as English and Japanese. Motivated by the concept of pre-reordering, we propose a couple of simple decision rules using the label of the next constituent predicted by incremental constituent label prediction. In experiments on English-to-Japanese simultaneous translation, the proposed method outperformed baselines in the quality-latency trade-off.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
في الترجمة الآلية المتزامنة، والعثور على وكيل مع تسلسل العمل الأمثل للقراءة والكتابة التي تحتفظ بمستوى عال من جودة الترجمة مع التقليل من التأخر المتوسط في إنتاج الرموز المستهدفة لا يزال مشكلة صعبة للغاية. نقترح نهج تعليمي تحت إشراف رواية لتدريب وكي
في وضع الترجمة في الوقت الحقيقي للترجمة في الوقت الفعلي، تبدأ نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) بتوليد الرموز الرموز اللغوية المستهدفة من جمل لغة مصدر غير كاملة وجعلها أكثر صعوبة في ترجمة وجودة الترجمة السيئة. أظهرت الأبحاث السابقة أن NMT على مستوى
تقدم الورقة تجارب في الترجمة الآلية العصبية مع القيود المعجمية في لغة غنية مورمية.على وجه الخصوص، نقدم طريقة واستنادا إلى فك التشفير المقيد والتي تتعامل مع الأشكال المصدرة للإدخالات المعجمية ولا تتطلب أي تعديل بيانات التدريب أو الهندسة المعمارية النم
تعتمد الترجمة الآلية عادة على Corpora الموازي لتوفير إشارات متوازية للتدريب.جلبت ظهور الترجمة الآلية غير المنشورة ترجمة آلة بعيدا عن هذا الاعتماد، على الرغم من أن الأداء لا يزال يتخلف عن الترجمة التقليدية للإشراف الآلية.في الترجمة الآلية غير المنشورة
تعرض نهج الترجمة الآلية العصبية (NMT) التي توظف بيانات أحادية الأحادية تحسينات ثابتة في الظروف الغنية بالموارد. ومع ذلك، فإن التقييمات باستخدام لغات العالم الحقيقي LowResource لا تزال تؤدي إلى أداء غير مرضي. يقترح هذا العمل نهج نمذجة Zeroshot NMT NMT