論文の概要: NEJM-enzh: A Parallel Corpus for English-Chinese Translation in the Biomedical Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09133v1
• Date: Mon, 18 May 2020 23:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 00:07:43.607378
• Title: NEJM-enzh: A Parallel Corpus for English-Chinese Translation in the Biomedical Domain
• Title（参考訳）: NEJM-enzh:生物医学領域における英語・中国語翻訳のための並列コーパス
• Authors: Boxiang Liu and Liang Huang
• Abstract要約: ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディカル(NEJM)から英語と中国語の並行コーパスを取得・処理するためのパイプラインを開発する。 ドメイン外データのトレーニングと4000のNEJM文ペアによる微調整により, en$to$zh (zh$to$en) 方向のBLEUを25.3 (13.4) 向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.71154976025969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine translation requires large amounts of parallel text. While such datasets are abundant in domains such as newswire, they are less accessible in the biomedical domain. Chinese and English are two of the most widely spoken languages, yet to our knowledge a parallel corpus in the biomedical domain does not exist for this language pair. In this study, we develop an effective pipeline to acquire and process an English-Chinese parallel corpus, consisting of about 100,000 sentence pairs and 3,000,000 tokens on each side, from the New England Journal of Medicine (NEJM). We show that training on out-of-domain data and fine-tuning with as few as 4,000 NEJM sentence pairs improve translation quality by 25.3 (13.4) BLEU for en$\to$zh (zh$\to$en) directions. Translation quality continues to improve at a slower pace on larger in-domain datasets, with an increase of 33.0 (24.3) BLEU for en$\to$zh (zh$\to$en) directions on the full dataset.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳には大量のパラレルテキストが必要である。 このようなデータセットはnewswireのようなドメインで豊富であるが、バイオメディカルドメインではアクセスできない。 中国語と英語が最も広く話されている言語は2つあるが、我々の知る限り、この言語対には生物医学領域の平行コーパスは存在しない。 本研究では、new england journal of medicine (nejm) から約10万文対と3,000,000トークンからなる、英語と中国語の並列コーパスを取得し、処理する効果的なパイプラインを開発した。 ドメイン外データのトレーニングと4000のNEJM文ペアによる微調整により,en$\to$zh (zh$\to$en)方向のBLEUの翻訳品質が25.3 (13.4)向上することを示す。 翻訳品質は、より大きなドメイン内データセットでは遅くなり続け、全データセットで33.0 (24.3) bleu for en$\to$zh (zh$\to$en)の方向が増加する。

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