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J-GLOBAL ID：202202291473268399   整理番号：22A1270000

多段階難易度制御ニューラル機械翻訳のためのベンチマーク評価データセットの開発

著者 (7件)： 谷和樹 (同志社大) ,  湯浅亮也 (同志社大) ,  滝川一毅 (愛媛大) ,  田村晃裕 (同志社大) ,  梶原智之 (愛媛大) ,  二宮崇 (愛媛大) ,  加藤恒夫 (同志社大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 28th  ページ： ROMBUNNO.PH3-10 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,目的言語文の難易度を多段階で制御するニューラル機械翻訳(多段階難易度制御NMT)のためのベンチマーク評価データセットを構築する.従来の多段階難易度制御NMTの評価データは文単位での対応付けや難易度付与がされていないコーパスから自動構築されており,ノイズを含むため評価データとして不適切である.本研究では,人手による翻訳,不適切なデータの自動フィルタリングと最終的な人手確認を行うことで,Newselaコーパスから日英多段階難易度制御NMTのためのベンチマーク評価データセットを構築する.さらに,従来研究で提案された多段階難易度制御NMT(パイプラインモデルとマルチタスクモデル)をTransformerモデルで実装し,構築した評価データにおける性能を報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械翻訳 ,  度 ,  性能評価 ,  コーパス ,  *フィルタリング ,  集合 ,  機械学習 ,  *ベンチマーク ,  パイプライン処理 ,  多重処理 ,  データセット
準シソーラス用語： ニューラル機械翻訳 ,  難易度 ,  Transformer【機械学習モデル】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 段階 ,  難易度 ,  ニューラル機械翻訳 ,  ベンチマーク ,  評価 ,  データセット ,  開発