論文の概要: Detect Language of Transliterated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13521v1
• Date: Sun, 26 Apr 2020 10:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 12:51:21.904287
• Title: Detect Language of Transliterated Texts
• Title（参考訳）: 翻訳文の言語検出
• Authors: Sourav Sen
• Abstract要約: 他の言語から英語へのインフォーマルな翻訳は、ソーシャルメディアのスレッド、インスタントメッセージング、ディスカッションフォーラムで一般的である。 特徴抽出のための言語識別システム(LID)を提案する。 単語を音節にトークン化し,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークアーキテクチャを用いて,文字の翻訳言語を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Informal transliteration from other languages to English is prevalent in social media threads, instant messaging, and discussion forums. Without identifying the language of such transliterated text, users who do not speak that language cannot understand its content using translation tools. We propose a Language Identification (LID) system, with an approach for feature extraction, which can detect the language of transliterated texts reasonably well even with limited training data and computational resources. We tokenize the words into phonetic syllables and use a simple Long Short-term Memory (LSTM) network architecture to detect the language of transliterated texts. With intensive experiments, we show that the tokenization of transliterated words as phonetic syllables effectively represents their causal sound patterns. Phonetic syllable tokenization, therefore, makes it easier for even simpler model architectures to learn the characteristic patterns to identify any language.
• Abstract（参考訳）: 他の言語から英語へのインフォーマルな翻訳は、ソーシャルメディアのスレッド、インスタントメッセージング、ディスカッションフォーラムで一般的である。 このような翻訳文の言語を識別しなければ、その言語を話さないユーザは翻訳ツールを使ってその内容を理解できない。 本稿では,限られたトレーニングデータと計算資源を用いても,翻訳文の言語を合理的に検出できる特徴抽出手法を用いた言語識別(lid)システムを提案する。 単語を音節にトークン化し,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークアーキテクチャを用いて,文字の翻訳言語を検出する。 集中的な実験により,音節として発音された単語のトークン化は,その因果音のパターンを効果的に表すことを示す。 したがって、音韻音節のトークン化は、より単純なモデルアーキテクチャが任意の言語を識別するための特徴的パターンを学習しやすくする。

関連論文リスト

• Lip Reading for Low-resource Languages by Learning and Combining General Speech Knowledge and Language-specific Knowledge [57.38948190611797]
  本稿では,特に低リソース言語を対象とした新しい唇読解フレームワークを提案する。 低リソース言語は、そのモデルを訓練するのに十分なビデオテキストペアデータを持っていないため、低リソース言語のための唇読解モデルを開発するのは難しいと考えられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T05:19:03Z)
• Textless Unit-to-Unit training for Many-to-Many Multilingual Speech-to-Speech Translation [65.13824257448564]
  本稿では,多言語多言語音声音声合成のためのテキストレス学習手法を提案する。 音声単位を擬似テキストとして扱うことにより、音声の言語内容に焦点を合わせることができる。 提案するUTUTモデルは,音声音声合成(S2ST)だけでなく,多言語音声合成(T2S)やテキスト音声合成(T2ST)にも有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T15:47:04Z)
• Romanization-based Large-scale Adaptation of Multilingual Language Models [124.57923286144515]
  大規模多言語事前学習言語モデル (mPLMs) は,NLPにおける多言語間移動のデファクトステートとなっている。 我々は、mPLMをローマン化および非ロマン化した14の低リソース言語コーパスに適用するためのデータとパラメータ効率の戦略を多数検討し、比較した。 以上の結果から, UROMAN をベースとしたトランスリテラルは,多くの言語で高い性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T09:58:34Z)
• Discrete Cross-Modal Alignment Enables Zero-Shot Speech Translation [71.35243644890537]
  エンドツーエンド音声翻訳(ST)は、中間転写を生成することなく、ソース言語音声を対象言語テキストに翻訳することを目的としている。 既存のゼロショット法は、音声とテキストの2つのモダリティを共有意味空間に合わせることに失敗する。 音声とテキストの両方のモダリティに適合する離散語彙空間を共用した離散的クロスモーダルアライメント(DCMA)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T03:06:47Z)
• Applying Feature Underspecified Lexicon Phonological Features in Multilingual Text-to-Speech [1.9688095374610102]
  ARPABET/pinyinをSAMPA/SAMPA-SCにマッピングし,音声学的特徴について検討した。 このマッピングは、2つの言語でネイティブ、非ネイティブ、コードスイッチングされたスピーチを成功させるかどうかテストされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T21:04:55Z)
• Language-Agnostic Meta-Learning for Low-Resource Text-to-Speech with Articulatory Features [30.37026279162593]
  本研究では,言語間で保持される音素表現を学習するために,音素の同一性から導かれる埋め込みではなく,調音ベクトルから導出される埋め込みを用いる。 これにより、これまで見られなかった話者が話していた、30分間のデータで高品質なテキスト音声モデルを微調整できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T07:58:01Z)
• Towards Language Modelling in the Speech Domain Using Sub-word Linguistic Units [56.52704348773307]
  音節や音素を含む言語単位に基づくLSTMに基づく新しい生成音声LMを提案する。 限られたデータセットでは、現代の生成モデルで要求されるものよりも桁違いに小さいので、我々のモデルはバブリング音声を近似する。 補助的なテキストLM,マルチタスク学習目標,補助的な調音特徴を用いた訓練の効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T22:48:30Z)
• A Simple and Efficient Probabilistic Language model for Code-Mixed Text [0.0]
  コード混合テキストに対する効率的な単語埋め込みを構築するための単純な確率的アプローチを提案する。 双方向LSTMとSVMを用いた分類作業の有効性を検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T05:37:57Z)
• CSTNet: Contrastive Speech Translation Network for Self-Supervised Speech Representation Learning [11.552745999302905]
  7000の言語のうち、半数以上が絶滅の危機にさらされている。 音声に対応するテキスト翻訳は比較的容易である。 音声から言語表現を抽出できる畳み込みニューラルネットワークオーディオエンコーダを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T12:21:48Z)
• Meta-Transfer Learning for Code-Switched Speech Recognition [72.84247387728999]
  低リソース環境下でのコード切替音声認識システムにおける学習を伝達するメタトランスファー学習法を提案する。 本モデルでは,コードスイッチングデータに最適化を条件付けることにより,個々の言語を識別し,混合言語音声をよりよく認識できるように変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T14:27:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。