48低リソース日本語方言のための多方言ニューラル機械翻訳

ABE Kaori; ABE Kaori; MATSUBAYASHI Yuichiroh; MATSUBAYASHI Yuichiroh; OKAZAKI Naoaki; INUI Kentaro; INUI Kentaro

文献

J-GLOBAL ID：202102253520327787 整理番号：21A0059196

48低リソース日本語方言のための多方言ニューラル機械翻訳

Multi-dialect Neural Machine Translation for 48 Low-resource Japanese Dialects

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資料名：
巻： 27 号： 4 ページ： 781-800 発行年： 2020年12月15日
JST資料番号： L3934A ISSN： 1340-7619 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

日本人に合わせたマルチダイレクティブニューラルマシン翻訳(NMT)モデルを示した。日本の方言の表面形状は標準日本人とは異なっているが,ほとんどの方言は単語順序のような共通の基本特性を持ち,また,いくつかの同じ音韻対応ルールを使用する。これらの特性を利用するために,一般的NMTモデルに多言語,音節レベル,および固定次数変換技術を統合した。著者らの実験結果は,このモデルが,ベースライン方言翻訳モデルより優れていることを証明した。さらに,このモデルによって学習された方言埋込みの可視化は,方言の地理的および類型的解析を容易にすることができることを示す。(翻訳著者抄録)

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自然語処理 , ニューロコンピュータ

引用文献 (26件)：

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