اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدالإنجليزية-الماراثي الترجمة الآلية العصبية ل Loresmt 2021
English-Marathi Neural Machine Translation for LoResMT 2021
251
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
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 الكلمات 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
In this paper, we (team - oneNLP-IIITH) describe our Neural Machine Translation approaches for English-Marathi (both direction) for LoResMT-20211 . We experimented with transformer based Neural Machine Translation and explored the use of different linguistic features like POS and Morph on subword unit for both English-Marathi and Marathi-English. In addition, we have also explored forward and backward translation using web-crawled monolingual data. We obtained 22.2 (overall 2 nd) and 31.3 (overall 1 st) BLEU scores for English-Marathi and Marathi-English on respectively
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
في هذه الورقة ونحن نستكشف تقنيات مختلفة للتغلب على تحديات الموارد المنخفضة في الترجمة الآلية العصبية (NMT) وتركز على وجه التحديد على حالة اللغة الإنجليزية الماراثية NMT. تتطلب أنظمة NMT كمية كبيرة من كورسا الموازية للحصول على ترجمات ذات نوعية جيدة. ن
حاول تخفيف مشكلة الموارد المنخفضة عن طريق زيادة Corpora الموازية أو باستخدام تعلم النقل. تستخدم تقنيات مثل حقن الجدول العبارة (PTI) والترجمة الخلفي وخلط لغة اللغة لتعزيز البيانات الموازية؛ في حين أن المظلات المحورية والمحسبات متعددة اللغات تستخدم للاستفادة من تعلم التحويل. بالنسبة للمحور المحوري، تأتي الهندية في اللغة المساعدة للترجمة الإنجليزية المهاراتية. بالمقارنة مع نموذج محول الأساس، يلاحظ اتجاه تحسن كبير في درجة بلو عبر تقنيات مختلفة. لقد قمنا بإجراء تقييم واسع النطاق والتولي والنوعي لأنظمنا. نظرا لأن الاتجاه في الترجمة الآلية (MT) اليوم هو ما بعد التحرير وقياس الحد من الجهود البشرية (لها)، ونعطينا ملاحظاتنا الأولية لمعدل تحرير الترجمة (TER) مقابل دراسة درجة بلو وحيث يعتبر TER كتدبير لها.
تم تطوير نماذج الترجمة للمجال المحدد لترجمة بيانات CovID من الإنجليزية إلى الأيرلندية لمهمة LORESMT 2021 المشتركة.تم تطبيق تقنيات التكيف عن المجال، باستخدام كوربوس 55K 55K تكييفها كوفي من المديرية العامة للترجمة.تم مقارنة أداء الدقيقة والضبط الجمنيات
المختلطة ومقارنة أساليب البيانات المشتركة مع النماذج المدربة على مجموعة بيانات داخلية ممتدة.كجزء من هذه الدراسة، تم تطوير مجموعة بيانات باللغة الإنجليزية والأيرلندية من البيانات ذات الصلة بالكوفت، من المجالات الصحية والتعليمية.يستخدم نموذج أعلى مستوياته بنية محول مدربة مع مجموعة بيانات Covid داخل المجال.في سياق هذه الدراسة، أظهرنا أن تمديد مجموعة بيانات أساسية 8K داخل المجال من خلال خطوط 5K فقط تحسنت درجة بلو بمقدار 27 نقطة.
في هذه الورقة، نناقش تفاصيل أنظمة الترجمة المختلفة (MT) التي قدمناها لمهمة Loresmt الإنجليزية Marathi.كجزء من هذه المهمة، قدمنا ثلاثة أنظمة ترجمة آلية عصبية مختلفة (NMT)؛نظام أساسي في اللغة الإنجليزية - المراثي، نظام ماريثي-إنجليزي خط الأساس، ونظام إ
نجليزي - مراثي يعتمد على تقنية الترجمة الخلفي.نستكشف أداء أنظمة NMT هذه بين لغات اللغة الإنجليزية والمراثي، والتي تشكل زوج لغة موارد منخفضة بسبب عدم توفر بيانات متوازية كافية.نستكشف أيضا أداء تقنية الترجمة الخلفي عندما يتم الحصول على البيانات المترجمة الخلفي من أنظمة NMT التي يتم تدريبها على كمية أقل من البيانات.من تجاربنا، نلاحظ أن تقنية الترجمة الخلفي يمكن أن تساعد في تحسين جودة MT على خط الأساس لزوج اللغة الإنجليزية المهاراتية.
الترجمة الآلية تؤدي الترجمة الآلية من لغة طبيعية إلى أخرى. تكمن ترجمة الآلات العصبية بمهارة أحدث في الترجمة الآلية، لكنها تتطلب بيانات تدريبية كافية، وهي مشكلة شديدة لترجمة أزواج لغة الموارد المنخفضة. يتم تقديم مفهوم Multimodal في الترجمة الآلية العص
بية (NMT) عن طريق دمج الميزات النصية مع ميزات مرئية لتحسين ترجمة الزوج منخفض الموارد. WAT2021 (ورشة العمل حول الترجمة الآسيوية 2021) تنظم مهمة مشتركة من الترجمة متعددة الوسائط للإنجليزية إلى الهندية. لقد شاركنا نفس الشيء مع اسم الفريق CNLP-NITS-PP في طلبين: متعددة الوسائط والنصية فقط NMT. يحقق هذا العمل في حقن أزواج العبارة عن طريق نهج تكبير البيانات ويحمل تحسين عملنا السابق في Wat2020 في نفس المهمة في كل من NMT النصي فقط و Multimodal NMT. لقد حققنا المرتبة الثانية على مجموعة اختبار التحدي للغة الإنجليزية إلى الهندية الترجمة متعددة الوسائط حيث تقييم ثنائي اللغة من النتيجة 39.28، درجة التقييم البدياسية بديهية سهلة الاستخدام (RIBES) 0.792097، ومقاييس كفاية الطلاقة (AMFM) 0.830230 على التوالي وبعد
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.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
