ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نظام الترجمة آلة Anvita ل Wat 2021 Multiindicmt مهمة مشتركة

ANVITA Machine Translation System for WAT 2021 MultiIndicMT Shared Task

200   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

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 نماذج 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.

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

اقرأ أيضاً

تقدم هذه الورقة تقديم مختبر Bering إلى المهام المشتركة للورشة الثامنة حول الترجمة الآسيوية (WAT 2021) على JPC2 و SAP.شاركنا في جميع المهام على JPC2 ومهام مجال تكنولوجيا المعلومات على NICT-SAP.نهجنا لجميع المهام يركز بشكل أساسي على بناء أنظمة NMT في ك ورسا خاصة بالمجال.لقد زحفنا أزواج وثيقة براءات الاختراع للغة الإنجليزية اليابانية والصينية اليابانية والكورية واليابانية.بعد تنظيف البيانات الصاخبة، بنينا كوربا متوازيا عن طريق مواءمة هذه الجمل مع درجات التشابه على مستوى الجملة.أيضا، للحصول على بيانات اختبار SAP، جمعنا مجموعة بيانات OPUS بما في ذلك ثلاثة كورسور كورسا.ثم تدريب محول على مجموعة البيانات التي تم جمعها.احتل إرسالنا في المرتبة الأولى في ثمانية من أربعة عشر مهام، وتحقيق ما يصل إلى تحسين 2.87 ل JPC2 و 8.79 ل SAP NIST-SAP في النتيجة بلو.
في هذه الورقة، نحن نصف مجموعتنا لمهمة مشاركة اللغة المشتركة للغة 2021. لقد بنينا 3 أنظمة في كل اتجاه لزوج لغة التاميل.تحدد هذه الورقة تجارب مع مخططات التوت المختلفة لتدريب النماذج الإحصائية.نبلغ أيضا عن تكوين الأنظمة والنتائج المقدمة التي ينتجها من قبلها.
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 ذل ك 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.
في هذه الورقة، نصف تقاريرنا للمهمة المشتركة ل Loresmt مؤتمر قمة MT 2021.بنينا أنظمة ترجمة إحصائية في كل اتجاه للإنجليزية ⇐⇒ زوج لغة الماراثي.تحدد هذه الورقة تجارب خط الأساس الأولية مع مخططات التزخم المختلفة لتدريب النماذج.باستخدام مخطط التزامن الأمثل ، نقوم بإنشاء بيانات اصطناعية ومزيد من البيانات المعززة لمجموعة البيانات لإنشاء المزيد من النماذج الإحصائية.أيضا، نقوم بإعادة ترتيب اللغة الإنجليزية لتتناسب مع بناء جملة الماراثي لتعزيز مجموعة أخرى من النماذج الأساسية والبيانات باستخدام مخططات التكامل المختلفة.نبلغ عن تكوين الأنظمة والنتائج المقدمة التي تنتجها.
في هذه الورقة، نقوم بصف أن نقوم بتقديم طلباتنا إلى WAT-2021 (Nakazawa et al.، 2021) لمهمة اللغة الإنجليزية إلى ميانمار (بورمي).فريقنا، ID: YCC-MT1 ''، ركز على جلب معرفة حرفية إلى وحدة فك الترميز دون تغيير النموذج.لقد استخرجنا يدويا أزواج الكلمة / عبا رة الترجمة من ALT Corpus وتطبيق ميزة علامات XML على وحدة فك ترميز موسى (I.E. -XML-إدخال Exclive، -xml -XML-Input شاملة).نوضح أن تقنية الترجمة الهجينة يمكن أن تتحسن بشكل كبير (حوالي 6 درجات بلو) خط الأساس من ثلاثة SMT '' نموذج تسلسل نموذجي "من العبارات المعروفة القائمة على العبارات المعروفة.علاوة على ذلك، حققت هذه الطريقة الهجينة البسيطة ثاني أعلى النتائج بين أنظمة MT المقدمة لمهمة مشاركة الترجمة الإنجليزي إلى ميسمار WAT2021 وفقا ل Bleu (بابينيني وآخرون، 2002) وعشرات AMFM (Banchs et al.، 2015).

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