ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Noahnmt في WMT 2021: النقل المزدوج للترجمة الآلية منخفضة الموارد

NoahNMT at WMT 2021: Dual Transfer for Very Low Resource Supervised Machine Translation

428   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 نظام Noahnmt المقدم إلى المهمة المشتركة WMT 2021 الخاصة بترجمة آلية منخفضة للغاية للإشراف على الموارد.النظام هو نموذج محول قياسي مزود بتقنية نقلنا الحديثة.كما توظف التقنيات المستخدمة على نطاق واسع من المعروف أنها مفيدة للترجمة الآلية العصبية، بما في ذلك الترجمة الترجمة الإلكترونية التكرارية، والصلفة المختارة، والوقت.يقدم التقديم النهائي أعلى بلو لثلاثة اتجاهات ترجمة.



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

اقرأ أيضاً

نقدم نتائج المهام المشتركة WMT2021 في MT غير المنضدة والموارد منخفضة للغاية.في هذه المهمة، درس المجتمع ترجمة الموارد المنخفضة جدا بين اللغة الألمانية والصربية العليا، والترجمة غير المنخفضة بين الترجمة من اللغة الألمانية والسوربية والمنخفضة الموارد بي ن الروسية والجواد، وجميع لغات الأقليات مع المجتمعات اللغوية النشطة تعمل على الحفاظ على اللغات، والذين هم شركاء فيالتقييم.شكرا بذلك، تمكنا من الحصول على معظم البيانات الرقمية المتاحة لهذه اللغات وتقديمها للمشاركين في المهام.في المجموع، شارك ست فرق في المهمة المشتركة.تناقش الورقة الخلفية، وتعرض المهام والنتائج، ويناقش أفضل الممارسات للمستقبل.
في هذه الورقة، نقدم النظم المقدمة من فريقنا من معهد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (HIGH-VD / HES-SO) إلى مهمة MT غير الخاضعة للرقابة والموارد منخفضة للغاية.ندرس أولا التحسينات التي جلبت إلى نظام أساسي من خلال تقنيات مثل الترجمة الخلفي والتهيئة من نم وذج الوالدين.نجد أن كلتا التقنيتين مفيدة وكافية للوصول إلى الأداء الذي يقارن مع أنظمة أكثر تطورا من مهمة 2020.بعد ذلك، نقدم تطبيق هذا النظام إلى مهمة 2021 للمزيد من الأغراض السربية العلوي تحت الإشراف (HSB) إلى الترجمة الألمانية، في كلا الاتجاهين.أخيرا، نقدم نظاما نظعا ل HSB-DE في كلا الاتجاهين، وللترجمة الألمانية غير الخاضعة للرقابة إلى أسفل ترجمة Sorbian (DSB)، والتي تستخدم التدريب المتعدد المهام مع مختلف جداول التدريب لتحسين الخط الأساسي.
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 امنا المتتالي.علاوة على ذلك، فإننا نستكشف أيضا جدوى نموذج ترجمة خط الكلام (ST) بالكامل في حالة كمية مقيدة للغاية من الحقيقة الأرضية المصنفة.يحقق أفضل نظامنا أفضل أداء بين جميع الأنظمة المقدمة للسواحيلية للإنجليزية والفرنسية مع درجات بلو 7.7 و 13.7 على التوالي، وثاني أفضل نتيجة للسواحيلية السواحلية إلى الإنجليزية مع النتيجة بلو 14.9.
تصف هذه الورقة تقديم Lingua Custodia إلى المهمة المشتركة WMT21 على الترجمة الآلية باستخدام المصطلحات.نحن نعتبر ثلاث اتجاهات، وهي الإنجليزية إلى الفرنسية والروسية والصينية.نحن نعتمد على بنية قائمة على المحولات كمنظمة بناء، ونحن نستكشف طريقة تقدم تغيير تين رئيسيتين على الإجراء القياسي للتعامل مع المصطلحات.أول واحد يتكون في زيادة البيانات التدريبية بطريقة تشجيع النموذج لتعلم سلوك النسخ عند مواجهة مصطلحات قواعد المصطلحات.التغيير الثاني هو عبيد موضعي اخفاء، والغرض منه هو تخفيف التعلم سلوك النسخ وتحسين تعميم النموذج.تظهر النتائج التجريبية أن طريقتنا تلبي معظم قيود المصطلين مع الحفاظ على جودة الترجمة عالية.
بالنسبة لمعظم مجموعات اللغة والبيانات الموازية إما نادرة أو غير متوفرة ببساطة.لمعالجة هذا والترجمة الآلية غير المرفوعة (UMT) باستغلال كميات كبيرة من البيانات الأحادية من خلال استخدام تقنيات توليد البيانات الاصطناعية مثل الترجمة الخلفية والتوزيع وبينم ا يحدد NMT (SSNMT) بشكل مرئي جمل متوازية في بيانات وقابلة للمقارنة أصغر.لهذا التاريخ، لم يتم التحقيق في تقنيات توليد بيانات UMT في SSNMT.نظهر أنه بما في ذلك تقنيات UMT في SSNMT تتفوق بشكل كبير SSNMT (يصل إلى +4.3 بلو و AF2EN) بالإضافة إلى خطوط خطوط إحصائية (+50.8 بلو) و Sybrid UMT (+51.5 بلو) على أزواج لغة ذات صلة وغير ذات صلة وغير ذات صلة.

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