スピーチタグを用いた英語のSinhalaニューラル機械翻訳の改善【JST・京大機械翻訳】

Perera Ravinga; Fonseka Thilakshi; Naranpanawa Rashmini; Thayasivam Uthayasanker

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207820004327 整理番号：22P0291494

スピーチタグを用いた英語のSinhalaニューラル機械翻訳の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving English to Sinhala Neural Machine Translation using Part-of-Speech Tag

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ニューラルマシン翻訳(NMT)の性能は,利用可能な並列コーパスのサイズに大きく依存する。この事実により,低資源言語対は,高資源言語対と比較して低い翻訳性能を示した。NMTが形態学的に豊富な言語のために実行されるとき,翻訳品質はさらに劣化する。Webは大量の情報を含むが,SriLankaのほとんどの人々は,英語を適切に読むことができない。したがって,ローカル言語に英語コンテンツを翻訳する巨大な要求があり,ローカル間で情報を共有する。Sinhala言語は,SriLankaにおける一次言語であり,Sinhala翻訳に品質英語を生産できるNMTシステムの構築は,低資源制約の下でのこれら2つの言語間の構文的発散のために困難である。したがって,本研究では,Speech(POS)タグを変換入力埋込みと位置符号化に組み込み,さらに,Sinhalaニューラルマシン翻訳モデルに対するベースライン英語の性能をさらに高めるための,効果的手法を検討した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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