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J-GLOBAL ID：202202245599981475   整理番号：22A1136837

復唱に基づく医療分野機械翻訳【JST・京大機械翻訳】

Paraphrase Based Data Augmentation For Chinese-English Medical Machine Translation

著者 (2件)： An Bo (中国社会科学院民族学与人類学研究所 北京 100081) ,  Long Congjun (中国社会科学院民族学与人類学研究所 北京 100081)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 44  号： 1  ページ： 118-126  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 医療機械翻訳は、境医療、医療文献翻訳などの応用に対して重要な価値がある。漢英神経機械翻訳は、深さ学習の強力なモデリング能力と大規模な二語平行データにより、長足の進歩を遂げた。神経機械翻訳は、通常、大規模な平行文対訓練翻訳モデルに依存する。現在、漢英翻訳データは主に新聞、政策などのデータで、医療分野のデータを欠いており、医療分野での漢英機械翻訳の効果が悪い。医療垂直領域の機械翻訳訓練データ不足の問題に対して、本論文では、複写生成技術を利用して、漢英医療機械翻訳データに対して広く、中国語英機械翻訳の規模を拡大することを提案した。複数の主流の神経機械翻訳モデルの実験結果により、復述生成により、データに対して広く有効に機械翻訳の性能を向上させることができ、RNNSearch、Transformerなどの多くの主流モデル上で、6点以上のBLEU値向上が得られた。領域機械翻訳に対する拡張法の有効性を検証した。同時に、MT5などの大規模予訓練言語モデルに基づいて、機械翻訳の性能をさらに向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械翻訳 ,  新聞 ,  *翻訳【言語】 ,  中国語 ,  モデル ,  有効性 ,  言語モデル
準シソーラス用語： 訓練データ ,  翻訳モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 復唱 ,  医療分野 ,  機械翻訳