تقارير هذه الورقة أنظمة الترجمة الآلية المقدمة من فريق IIITT للغة الإنجليزية → أزواج اللغة المهاراتية والإنجليزية أزواج LORESMT 2021 المشاركة المشتركة.تركز المهمة على الحصول على ترجمات استثنائية لغات منخفضة بالموارد منخفضة إلى حد ما مثل الأيرلندية والماراثية.نحن نايت Tune Endertrans، نموذج NMT متعدد اللغات مسبقا للغة الإنجليزية → Marathi، باستخدام Corpus الموازي الخارجي كمدخل للتدريب الإضافي.لقد استخدمنا نموذج English Helsinki-NLP Opus Mt للزواج باللغة الأخير.تؤدي نهجنا إلى نتائج واعدة نسبيا على مقاييس بلو.تحت اسم الفريق IIITT، تصنيف أنظمتنا في المرتبة 1، 1، و 2 باللغة الإنجليزية → الماراثي، الأيرلندية → الإنجليزية، والإنجليزية → الأيرلندية على التوالي.يتم نشر رموز أنظمتنا 1.
This paper reports the Machine Translation (MT) systems submitted by the IIITT team for the English→Marathi and English⇔Irish language pairs LoResMT 2021 shared task. The task focuses on getting exceptional translations for rather low-resourced languages like Irish and Marathi. We fine-tune IndicTrans, a pretrained multilingual NMT model for English→Marathi, using external parallel corpus as input for additional training. We have used a pretrained Helsinki-NLP Opus MT English⇔Irish model for the latter language pair. Our approaches yield relatively promising results on the BLEU metrics. Under the team name IIITT, our systems ranked 1, 1, and 2 in English→Marathi, Irish→English, and English→Irish respectively. The codes for our systems are published1 .
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
نقدم نتائج المهمة المشتركة ل LORESMT 2021 التي تركز على الترجمة الآلية (MT) من بيانات CovID-19 لكل من اللغات المنطوقة والتسوق المنخفضة الموارد. تم إجراء تنظيم هذه المهمة كجزء من ورشة العمل الرابعة حول تكنولوجيات الترجمة الآلية لغات الموارد المنخفضة (
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
وقد تبين أن نماذج اللغة متعددة اللغات المحددة تعمل بشكل جيد في العديد من اللغات لمجموعة متنوعة من مهام NLP المصب. ومع ذلك، من المعروف أن هذه النماذج تتطلب الكثير من البيانات التدريبية. وبالتالي يترك هذا نسبة كبيرة من لغات العالم لأنها نقص الموارد. عل
إن جيل البيانات إلى النص (D2T) في المجال الطبي الطبيعي هو واعد - ولكن في الغالب غير مستكشفة - مجال البحث.هنا، نطبق النماذج العصبية لتوليد D2T إلى مجموعة بيانات حقيقية تتكون من منشورات الحزمة من الأدوية الأوروبية.نظهر أن المحولات التي تم ضبطها بشكل جي
توضح هذه الورقة التقديم إلى المهمة المشتركة لخطوط خطاب IWSLT 2021 من قبل فريق IMS.نستخدم النماذج الحديثة من النماذج المشتركة مع العديد من أساليب تكبير البيانات ومتعدد المهام والنقل مناهج للتعرف على الكلام التلقائي (ASR) وخطوات الترجمة الآلية (MT) لنظ