論文の概要: Machine Translation of Mathematical Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05229v1
• Date: Sun, 11 Oct 2020 11:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 13:23:53.843617
• Title: Machine Translation of Mathematical Text
• Title（参考訳）: 数学的テキストの機械翻訳
• Authors: Aditya Ohri and Tanya Schmah
• Abstract要約: 数学的テキストを含む文書を対象とした機械翻訳システムPolyMath Translatorを実装した。 現在の実装は英語をフランス語に翻訳し、数学文の保留テストコーパスでBLEUスコアが53.5に達した。 さらに編集することなくPDFにコンパイルできる文書を生成する。
• 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: We have implemented a machine translation system, the PolyMath Translator, for LaTeX documents containing mathematical text. The current implementation translates English LaTeX to French LaTeX, attaining a BLEU score of 53.5 on a held-out test corpus of mathematical sentences. It produces LaTeX documents that can be compiled to PDF without further editing. The system first converts the body of an input LaTeX document into English sentences containing math tokens, using the pandoc universal document converter to parse LaTeX input. We have trained a Transformer-based translator model, using OpenNMT, on a combined corpus containing a small proportion of domain-specific sentences. Our full system uses both this Transformer model and Google Translate, the latter being used as a backup to better handle linguistic features that do not appear in our training dataset. If the Transformer model does not have confidence in its translation, as determined by a high perplexity score, then we use Google Translate with a custom glossary. This backup was used 26% of the time on our test corpus of mathematical sentences. The PolyMath Translator is available as a web service at www.polymathtrans.ai.
• Abstract（参考訳）: 数学的テキストを含むLaTeX文書を対象とした機械翻訳システムPolyMath Translatorを実装した。 現在の実装では、英語のLaTeXをフランス語のLaTeXに翻訳し、数学文の保留テストコーパスでBLEUスコアが53.5に達した。 LaTeX文書はPDFにコンパイルでき、編集は不要である。 システムはまず、入力されたLaTeX文書の本体を、パンドックユニバーサル文書変換器を用いて、数学トークンを含む英語の文に変換し、LaTeX入力を解析する。 我々は,opennmtを用いたトランスフォーマーベースの翻訳モデルを,ドメイン特化文のごく一部を含む複合コーパス上で訓練した。 私たちのシステムでは、このトランスフォーマーモデルとgoogle translateの両方を使用しています。後者は、トレーニングデータセットに現れない言語的特徴をよりうまく扱うために、バックアップとして使用されています。 Transformerモデルが高いパープレキシティスコアによって決定されるように、翻訳に自信を持っていない場合、Google Translateをカスタム用語集で使用します。 このバックアップは、数学文のテストコーパスで26%の時間で使用されました。 PolyMath Translatorはwww.polymathtrans.aiでWebサービスとして利用可能である。

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