論文の概要: Practical Comparable Data Collection for Low-Resource Languages via Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11954v2
• Date: Tue, 28 Apr 2020 19:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:44:14.936546
• Title: Practical Comparable Data Collection for Low-Resource Languages via Images
• Title（参考訳）: 画像による低リソース言語のための実用的比較データ収集
• Authors: Aman Madaan, Shruti Rijhwani, Antonios Anastasopoulos, Yiming Yang, Graham Neubig
• Abstract要約: 本稿では,モノリンガルアノテータを用いた低リソース言語のための高品質な同等のトレーニングデータをキュレートする手法を提案する。 本手法では, ソースとターゲット言語間のピボットとして, 慎重に選択した画像の集合を用いて, 両方の言語でその画像のキャプションを独立に取得する。 本手法で作成した英ヒンディー語対応コーパスの人間による評価では、対の81.1%が許容される翻訳であり、対の2.47%が全く翻訳ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.64069379167975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a method of curating high-quality comparable training data for low-resource languages with monolingual annotators. Our method involves using a carefully selected set of images as a pivot between the source and target languages by getting captions for such images in both languages independently. Human evaluations on the English-Hindi comparable corpora created with our method show that 81.1% of the pairs are acceptable translations, and only 2.47% of the pairs are not translations at all. We further establish the potential of the dataset collected through our approach by experimenting on two downstream tasks - machine translation and dictionary extraction. All code and data are available at https://github.com/madaan/PML4DC-Comparable-Data-Collection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単言語アノテータを用いた低リソース言語のための高品質比較学習データのキュレーション手法を提案する。 本手法では, ソースとターゲット言語間のピボットとして, 慎重に選択した画像の集合を用いて, 両方の言語でその画像のキャプションを独立に取得する。 本手法で作成した英ヒンディー語対応コーパスの人間による評価では、対の81.1%は許容翻訳であり、対の2.47%は翻訳ではない。 さらに,このアプローチで収集したデータセットのポテンシャルを,機械翻訳と辞書抽出という2つの下流タスクで検証することで確立する。 すべてのコードとデータはhttps://github.com/madaan/PML4DC-Comparable-Data-Collectionで入手できる。

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