論文の概要: Multiple Segmentations of Thai Sentences for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11472v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 21:48:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 09:37:09.763234
• Title: Multiple Segmentations of Thai Sentences for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳のためのタイ文の複数分割
• Authors: Alberto Poncelas, Wichaya Pidchamook, Chao-Hong Liu, James Hadley, Andy Way
• Abstract要約: タイ語における単語分割手法の異なる文対を複製することにより、タイ語並列データの集合を拡大する方法を示す。 実験によると、これらのデータセットを組み合わせることで、教師付き分割ツールを使用して分割されたデータセットでトレーニングされたNMTモデルのパフォーマンスが改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1335228645093265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thai is a low-resource language, so it is often the case that data is not available in sufficient quantities to train an Neural Machine Translation (NMT) model which perform to a high level of quality. In addition, the Thai script does not use white spaces to delimit the boundaries between words, which adds more complexity when building sequence to sequence models. In this work, we explore how to augment a set of English--Thai parallel data by replicating sentence-pairs with different word segmentation methods on Thai, as training data for NMT model training. Using different merge operations of Byte Pair Encoding, different segmentations of Thai sentences can be obtained. The experiments show that combining these datasets, performance is improved for NMT models trained with a dataset that has been split using a supervised splitting tool.
• Abstract（参考訳）: タイ語は低リソース言語であるため、高レベルの品質を実現するニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルをトレーニングするのに十分な量のデータが入手できない場合が多い。 加えて、タイ文字は単語間の境界を区切るために白い空間を使用しないため、シーケンスモデルを構築する際にさらに複雑さが増す。 本研究では,NMTモデルトレーニングのためのトレーニングデータとして,タイ語で異なる単語セグメンテーション手法で文ペアを複製することで,タイ語並列データの集合を拡張する方法について検討する。 Byte Pair Encodingの異なるマージ操作を使用して、タイ語文の異なるセグメンテーションを得ることができる。 実験の結果、これらのデータセットを組み合わせることで、教師付き分割ツールを使用して分割されたデータセットでトレーニングされたNMTモデルのパフォーマンスが改善された。

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