論文の概要: Assessing Human Translations from French to Bambara for Machine Learning: a Pilot Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00068v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 19:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:56:06.179764
• Title: Assessing Human Translations from French to Bambara for Machine Learning: a Pilot Study
• Title（参考訳）: フランス語からバンバラ語への翻訳を機械学習で評価するパイロットスタディ
• Authors: Michael Leventhal, Allahsera Tapo, Sarah Luger, Marcos Zampieri, and Christopher M. Homan
• Abstract要約: マリの大学生はフランス語のテキストを翻訳し、バムバラ語への翻訳や口頭訳を制作した。 この結果から, テキストの書き起こしや音声翻訳から, 類似した品質が得られることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.956705746431962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present novel methods for assessing the quality of human-translated aligned texts for learning machine translation models of under-resourced languages. Malian university students translated French texts, producing either written or oral translations to Bambara. Our results suggest that similar quality can be obtained from either written or spoken translations for certain kinds of texts. They also suggest specific instructions that human translators should be given in order to improve the quality of their work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アンダーリソース言語を学習する機械翻訳モデルにおいて,人間の翻訳したアラインメントテキストの品質を評価する新しい手法を提案する。 マリの大学生はフランス語のテキストを翻訳し、バンバラ語に翻訳した。 この結果から, テキストの書き起こしや音声翻訳から, 類似した品質が得られることが示唆された。 彼らはまた、人間の翻訳者が仕事の質を向上させるために与えられるべき具体的な指示を提案する。

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