ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

أنظمة الترجمة الآلية العصبية ل NIST لمهمة الترجمة المقيدة Wat21

NICT's Neural Machine Translation Systems for the WAT21 Restricted Translation Task

368   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 هذه الورقة نظامنا (معرف الفريق: Nictrb) للمشاركة في مهمة الترجمة الآلية المحظورة Wat'21.في نظامنا المقدم، صممنا نهج تدريب جديد للترجمة الآلية المحظورة.بواسطة أخذ العينات من هدف الترجمة، يمكننا حل المشكلة التي لا تملك بيانات التدريب العادية مفردات مقيدة.مع مزيد من المساعدة في فك التشفير المقيد في مرحلة الاستدلال، حققنا نتائج أفضل من الأساس، مما يؤكد فعالية حلنا.بالإضافة إلى ذلك، حاولنا أيضا محول الفانيليا والخريج كشبكة العمود الفقري للنموذج، بالإضافة إلى إعاقة نموذجية، مما أدى إلى تحسين أداء الترجمة النهائي.



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

اقرأ أيضاً

تصف هذه الورقة شركة Tone Communication Global Co.، Ltd. لتقديم مهمة ترجمة الأخبار المشتركة WMT21.نشارك في ست اتجاهات: إنجليزي منادر إلى / من الهوسا، الهندية من / إلى / من البنغالية وزولو إلى / من Xhosa.أنظمتنا المقدمة غير مقيدة والتركيز على الترجمة م تعددة اللغات أوديل، الترجمة إلى الأمام.نحن نطبق أيضا قواعد ونموذج اللغة لتصفية أحكام أحادية الاتجاه والجمل الاصطناعية.
تصف هذه الورقة أنظمة الترجمة الآلية العصبية Niutrans لمهام الترجمة من الأخبار WMT 2021.لقد جعلنا التقديمات إلى 9 اتجاهات لغة، بما في ذلك محاميات اللغة الإنجليزية، اليابانية والروسية والأيسلندية والأيسلندية والإنجليزية.بنيت أنظمتنا الأساسية على العديد من المتغيرات الفعالة من المحولات، على سبيل المثال، محول DLCL، ODE-Transformer.نحن نستخدم أيضا الترجمة مرة أخرى، وقطاع المعرفة، وتقنيات ما بعد الفرقة، والتقنيات الدقيقة للتكرار لتعزيز الأداء النموذجي كذلك.
في هذا العمل، تم تطوير وتقييم وتقييم أنظمة الترجمة الآلية العصبيةين كجزء من BILIRECTIONAL TAMIL-TELUGU Transmation Language Translation Transke Subtask في WMT21. تم استخدام مجموعة أدوات OpenNMT-PY لإنشاء النماذج النماذج الخاصة بالأنظمة السريعة، والتي تتابع النماذج التي تم تدريبها على مجموعات البيانات التدريبية التي تحتوي على Corpus الموازي وأخيرا تم تقييم النماذج على مجموعات بيانات Dev المقدمة كجزء من المهمة. تم تدريب كل من الأنظمة على محطة DGX مع 4 -V100 GPUs. أول نظام NMT في هذا العمل هو طراز ترميز تشفير من 6 طبقة محول، تدرب على 100000 خطوة تدريبية، مما يشبه تكوينه الجديد الذي يوفره OpenNMT-PY وهذا يستخدم لإنشاء نموذج للحصول على ترجمة ثنائية الاتجاه. يحتوي نظام NMT الثاني على نماذج ترجمة أحادية الاتجاه مع نفس التكوين كنظام أول كأول، مع إضافة ترميز زوج البايت البايت (BPE) لتخشيص الكلمات الفرعية من خلال طراز MultiBPEMB المدرب مسبقا. بناء على مقاييس تقييم DEV DataSet لكل من النظم، فإن النظام الأول I.E. لقد تم تقديم نموذج محول الفانيليا كنظام أساسي. نظرا لعدم وجود تحسينات في المقاييس أثناء تدريب النظام الثاني مع BPE، فقد تم تقديمه كأنظمة مضادة للتناقض.
في هذه الورقة، نصفنا (Team - Onenlp-IITH) مناهج الترجمة الآلية العصبية الخاصة بنا للماراثية الإنجليزية (كلا الاتجاه) ل LORESMT-20211.جربنا الترجمة الآلية العصبية القائمة على المحولات واستكشف استخدام ميزات لغوية مختلفة مثل نقاط البيع والتحول في وحدة ا لكلمات الفرعية لكل من اللغة الإنجليزية والماراثية والإنجليزية.بالإضافة إلى ذلك، استكشفنا أيضا الترجمة إلى الأمام والخلف باستخدام بيانات مونولجة الزحف على الويب.حصلنا على 22.2 (عموما 2 ND) و 31.3 (إجمالي 1 سانت) درجات بلو للإنجليزية - المراثي والماراثي - الإنجليزية على التوالي
تعمل العديد من نماذج NLP على تسلسل الرموز الرموز الفرعية التي تنتجها قواعد التزخم المصنوعة يدويا وخوارزميات التعريفي للكلمة الفرعية.بديل عالمي بسيط هو تمثيل كل نص محوسب كسلسلة من البايتات عبر UTF-8، وضبط الحاجة إلى طبقة تضمين نظرا لأن هناك عدد أقل من أنواع الرمز المميز (256) من الأبعاد.من المستغرب، استبدال طبقة التضمين في كل مكان بتمثيلات ساخنة لكل بايت لا تؤذي الأداء؛تظهر التجارب في الترجمة الآلية بايت إلى بايت من الإنجليزية إلى 10 لغات مختلفة تحسنا ثابتا في بلو، ومستوى الطابع المتنافس وحتى نماذج مستوى الكلمات الفرعية القياسية.يكشف التحقيق الأعمق أن مزيج من نماذج تضمينه مع ترميز مفاتيح المدخلات بمبالغ الرمز إلى التسرب الرمزي، والذي يفيد نماذج بايت إلى بايت بشكل خاص.

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