يهدف مشروع Multitrainmt Erasmus + + إلى تطوير منهج مبتكر مفتوح في الترجمة الآلية العصبية (NMT) للمتعلمين اللغوي والمترجمين كمواطنين متعدد اللغات.ينظر إلى الترجمة الآلية كمورد يمكن أن يدعم المواطنين في محاولتهم للحصول على المهارات اللغوية وتطويرها إذا تم تدريبهم بطريقة مستنيرة وحاسمة.وبالتالي يمكن أن تساعد الترجمة الآلية في معالجة عدم التطابق بين الاتحاد الأوروبي المطلوب من وجود مواطنين متعدد اللغات الذين يتحدثان لغتين أجنبية على الأقل والوضع الحالي الذي يسقط المواطنون بشكل عام هذا الهدف عموما.تتكون المواد التدريبية من كتاب سيارات مفتوح، وهو تطبيق ويب مفتوح المصدر يسمى Mutnmt لأغراض التدريب، والأنشطة المقابلة.
The MultiTraiNMT Erasmus+ project aims at developing an open innovative syllabus in neural machine translation (NMT) for language learners and translators as multilingual citizens. Machine translation is seen as a resource that can support citizens in their attempt to acquire and develop language skills if they are trained in an informed and critical way. Machine translation could thus help tackle the mismatch between the desired EU aim of having multilingual citizens who speak at least two foreign languages and the current situation in which citizens generally fall far short of this objective. The training materials consists of an open-access coursebook, an open-source NMT web application called MutNMT for training purposes, and corresponding activities.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
عادة ما يتم تكليف الترجمة الآلية العصبية متعددة الموارد (MNMT) بتحسين أداء الترجمة على أزواج لغة واحدة أو أكثر بمساعدة أزواج لغة الموارد عالية الموارد.في هذه الورقة، نقترح اثنين من المناهج البحث البسيطة القائمة على البحث - طلب بيانات التدريب المتعدد
عادة ما يتم تدريب نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) باستخدام فقدان انتروبيا Softmax حيث يتم مقارنة توزيع SoftMax بالملصقات الذهبية. في سيناريوهات منخفضة الموارد ونماذج NMT تميل إلى الأداء بشكل سيئ لأن التدريب النموذجي يتقارن بسرعة إلى نقطة حيث يتجاه
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
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
حققت الترجمة الآلية العصبية غير التلقائية، التي تتحلل الاعتماد على الرموز المستهدفة السابقة من مدخلات وحدة فك التشفير، تسريع استنتاج مثير للإعجاب ولكن بتكلفة الدقة السفلى. Works السابق توظف فك تشفير تكريري لتحسين الترجمة عن طريق تطبيق تكرارات تحسين م