論文の概要: Participatory Research for Low-resourced Machine Translation: A Case Study in African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02353v2
• Date: Fri, 6 Nov 2020 23:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 19:45:40.115394
• Title: Participatory Research for Low-resourced Machine Translation: A Case Study in African Languages
• Title（参考訳）: 低リソース機械翻訳への参加研究:アフリカ語を事例として
• Authors: Wilhelmina Nekoto, Vukosi Marivate, Tshinondiwa Matsila, Timi Fasubaa, Tajudeen Kolawole, Taiwo Fagbohungbe, Solomon Oluwole Akinola, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Salomon Kabongo, Salomey Osei, Sackey Freshia, Rubungo Andre Niyongabo, Ricky Macharm, Perez Ogayo, Orevaoghene Ahia, Musie Meressa, Mofe Adeyemi, Masabata Mokgesi-Selinga, Lawrence Okegbemi, Laura Jane Martinus, Kolawole Tajudeen, Kevin Degila, Kelechi Ogueji, Kathleen Siminyu, Julia Kreutzer, Jason Webster, Jamiil Toure Ali, Jade Abbott, Iroro Orife, Ignatius Ezeani, Idris Abdulkabir Dangana, Herman Kamper, Hady Elsahar, Goodness Duru, Ghollah Kioko, Espoir Murhabazi, Elan van Biljon, Daniel Whitenack, Christopher Onyefuluchi, Chris Emezue, Bonaventure Dossou, Blessing Sibanda, Blessing Itoro Bassey, Ayodele Olabiyi, Arshath Ramkilowan, Alp \"Oktem, Adewale Akinfaderin, Abdallah Bashir
• Abstract要約: ロー・リソーシング」はデータの可用性を超えた複雑な問題であり、社会の体系的な問題を反映している。 我々は,機械翻訳開発プロセスに必要なすべてのエージェントを巻き込む手段として,参加研究を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.859824747983556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research in NLP lacks geographic diversity, and the question of how NLP can be scaled to low-resourced languages has not yet been adequately solved. "Low-resourced"-ness is a complex problem going beyond data availability and reflects systemic problems in society. In this paper, we focus on the task of Machine Translation (MT), that plays a crucial role for information accessibility and communication worldwide. Despite immense improvements in MT over the past decade, MT is centered around a few high-resourced languages. As MT researchers cannot solve the problem of low-resourcedness alone, we propose participatory research as a means to involve all necessary agents required in the MT development process. We demonstrate the feasibility and scalability of participatory research with a case study on MT for African languages. Its implementation leads to a collection of novel translation datasets, MT benchmarks for over 30 languages, with human evaluations for a third of them, and enables participants without formal training to make a unique scientific contribution. Benchmarks, models, data, code, and evaluation results are released under https://github.com/masakhane-io/masakhane-mt.
• Abstract（参考訳）: NLPの研究は地理的多様性に欠けており、NLPを低リソース言語にスケールする方法に関する問題は、まだ適切に解決されていない。 ローソース」性はデータの可用性を超えた複雑な問題であり、社会の体系的な問題を反映している。 本稿では,情報アクセシビリティとコミュニケーションにおいて重要な役割を担う機械翻訳(MT)の課題に焦点をあてる。 過去10年間でMTの大幅な改善にもかかわらず、MTはいくつかの高リソース言語を中心にしている。 MT研究者は低資源化の問題を単独では解決できないため、MT開発プロセスに必要な全てのエージェントを巻き込む手段として、参加研究を提案する。 アフリカ語用mtを事例として,参加型研究の実現可能性と拡張性を示す。 その実装は、新しい翻訳データセットの収集、30以上の言語のためのMTベンチマーク、その3分の1の人間の評価、そして正式な訓練を受けずに参加者が独自の科学的貢献をすることができる。 ベンチマーク、モデル、データ、コード、評価結果はhttps://github.com/masakhane-io/masakhane-mtでリリースされている。

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