論文の概要: A Framework for Hierarchical Multilingual Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05507v1
• Date: Tue, 12 May 2020 01:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 19:00:11.852230
• Title: A Framework for Hierarchical Multilingual Machine Translation
• Title（参考訳）: 階層型多言語機械翻訳のための枠組み
• Authors: Ion Madrazo Azpiazu, Maria Soledad Pera
• Abstract要約: 本稿では,多言語機械翻訳戦略を構築するための階層的枠組みを提案する。 類似言語間の移動を可能にするために、類型的言語系木を利用する。 41言語からなるデータセット上での探索実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual machine translation has recently been in vogue given its potential for improving machine translation performance for low-resource languages via transfer learning. Empirical examinations demonstrating the success of existing multilingual machine translation strategies, however, are limited to experiments in specific language groups. In this paper, we present a hierarchical framework for building multilingual machine translation strategies that takes advantage of a typological language family tree for enabling transfer among similar languages while avoiding the negative effects that result from incorporating languages that are too different to each other. Exhaustive experimentation on a dataset with 41 languages demonstrates the validity of the proposed framework, especially when it comes to improving the performance of low-resource languages via the use of typologically related families for which richer sets of resources are available.
• Abstract（参考訳）: 多言語機械翻訳は、トランスファーラーニングによる低リソース言語における機械翻訳性能を向上させる可能性から、最近流行している。 しかし、既存の多言語機械翻訳戦略の成功を示す実証試験は、特定の言語群における実験に限られている。 本稿では,異なる言語を組み込むことによる負の効果を回避しつつ,類似言語間での移動を可能にするために,類型的言語系木を利用した多言語機械翻訳戦略を構築するための階層的枠組みを提案する。 41言語からなるデータセット上での探索実験により,提案手法の有効性が実証された。特に,より豊富なリソースセットが利用可能となる類型的関連族を用いて,低リソース言語の性能向上を図っている。

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