ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

IITP في WAT 2021: وصف النظام لمهمة الترجمة الإنجليزي الهندية متعددة الوسائط

IITP at WAT 2021: System description for English-Hindi Multimodal Translation Task

268   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

الترجمة الآلية العصبية (NMT) هي تكنولوجيا ترجمة آلية سائدة في الوقت الحاضر بسبب مرونةها التدريبية المتنقلة المحيرة.ومع ذلك، لا يزال NMT يكافح من أجل الترجمة بشكل صحيح في إعدادات الموارد المنخفضة خصيصا على أزواج اللغة البعيدة.طريقة واحدة للتغلب على ذلك هي استخدام المعلومات من طرائق أخرى إذا كانت متوفرة.الفكرة هي أنه على الرغم من الاختلافات في اللغات، فإن كل من المصدر والمتحدثين اللغوي المستهدف يرون نفس الشيء والتمثيل المرئي لكل من المصدر والهدف هو نفسه، والذي يمكن أن يساعد النظام بشكل إيجابي.يمكن أن تساعد المعلومات متعددة الوسائط نظام NMT لتحسين الترجمة عن طريق إزالة الغموض على بعض العبارات أو الكلمات.نحن نشارك في ورشة العمل الثامنة حول الترجمة الآسيوية (WAT - 2021) لمهمة الترجمة الإنجليزية العربية الهندية وتحقيق 42.47 و 37.50 نقطة بلو للتقييم والتحدي الفرعي، على التوالي.

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

اقرأ أيضاً

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
نقدم نظام TMEKU الخاص بنا المقدم إلى مهمة الترجمة متعددة الوسائط الإنجليزية اليابانية ل WAT 2021. شاركنا في مهمة Flickr30Kent-JP ومهمة MSCOCO MSCOCO MSCOCON تحت الحالة المقيدة باستخدام مجموعات البيانات المقدمة رسميا.توظف نظامنا المقترح محاذاة ناعمة م ن Word-Region للترجمة الآلية العصبية متعددة الوسائط (MNMT).تظهر النتائج التجريبية التي تم تقييمها على متري بلو المقدمة من موقع تقييم WAT 2021 أن نظام TMEKU حقق أفضل أداء بين جميع الأنظمة المشاركة.يوضح تحليل آخر دراسة الحالة أن الاستفادة من محاذاة منطقة الكلمات بين الطرائق النصية والمرئية هي مفتاح تعزيز الأداء في نظام TMEKU الخاص بنا، مما يؤدي إلى استخدام معلومات مرئية أفضل.
توضح هذه الورقة نظام Anvita-1.0 MT، Architeted for Survision To Wath2021 Multiindicmt Task من فريق Mcairt، حيث شارك الفريق في 20 اتجاهات ترجمة: الإنجليزية → Werc و Indic → الإنجليزية؛ تشدد مجموعة تشل من 10 لغات هندية. نظام Anvita-1.0 MT يتكون من نماذ ج NMT متعددة اللغات واحد للغة الإنجليزية → اتجاهات MEDISTION وغيرها من الإرشادات وغيرها من الإرشادات الإنجليزية مع فك التشفير المشترك، والتموين 10 أزواج اللغة والعشرون اتجاهي الترجمة. بنيت النماذج الأساسية بناء على بنية المحولات وتدريبها على Multiindicmt Wat 2021 Corpora وزيادة الترجمة والترجمة الترجمة والترجمة الخاصة بتزوير البيانات الانتقائية، وفرقة نموذجية لتحسين التعميم. بالإضافة إلى ذلك، تم تقطير Multiindicmt Wat 2021 Corpora باستخدام سلسلة من عمليات التصفية قبل طرح التدريب. anvita-1.0 حقق أعلى درجة AM-FM النتيجة للغة الإنجليزية → البنغالية، 2nd للغة الإنجليزية → التاميل و 3 للإنجليزية → الهندية، البنغالية → الإنجليزية الاتجاهات في مجموعة الاختبار الرسمية. بشكل عام، فإن الأداء الذي حققه Anvita للتشج ← اتجاهات إنجليزية أفضل نسبيا من أن الإنجليزي → اتجاهات MEDIAL لجميع أزواج اللغة 10 عند تقييمها باستخدام Bleu and Ribes، على الرغم من أن الاتجاه نفسه غير مريح باستمرار عند تقييم AM-FM نفذت. بالمقارنة مع Bleu، فإن RIBES و AM-FM تستند إلى أنفيتا أفضل نسبيا بين جميع المشاركين المهام.
في تجربة حالية، كنا نقوم باختبار DataSet Commongen للمهمة الهيكلية إلى النص من GEM Living Benchmark مع نموذج مؤشر القيد القائم.يمثل المؤشر هندسة هجينة، والجمع بين النماذج القائمة على الإدراج والمحول، والتنبؤ بالكمية وموقع الإدراج في نفس الوقت.لذلك يت م إنشاء النص تدريجيا بطريقة غير متوازية غير تلقائية، بالنظر إلى مجموعة الكلمات الرئيسية.كان النموذج المحدد ضبطه بشكل جيد على تقسيم تدريب لمجموعة بيانات Commungen وتم مقارنة نتيجة الجيل بالتحقق من الصحة والتحدي.تتم مناقشة مخرجات المقاييس المستلمة، والتي تقيس المعادلات المعجمية، التشابه الدلالي والتنوع، في التفاصيل في وصف النظام الحالي.
تقدم هذه الورقة التقديمات بجامعة ADAM MICKIECZ (AMU) لمهمة الترجمة الإخبارية WMT 2021.التركيز التقديمات على اتجاهات ترجمة English↔hausa، وهي سيناريو ترجمة موارد منخفضة بين اللغات البعيدة.ينطوي نهجنا على تنظيف بيانات شامل، ونقل التعلم باستخدام زوج لغة الموارد عالية الموارد، والتدريب التكراري، واستخدام بيانات أحادية المونولينغ عبر الترجمة الخلفي.نقوم بتجربة نهج NMT و PB-SMT على حد سواء، باستخدام بنية المحولات الأساسية لجميع نماذج NMT أثناء الاستفادة من أنظمة PB-SMT كحلول أساسية مماثلة.

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