論文の概要: Accurate and Scalable Matching of Translators to Displaced Persons for Overcoming Language Barriers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02595v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 22:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 16:13:41.689798
• Title: Accurate and Scalable Matching of Translators to Displaced Persons for Overcoming Language Barriers
• Title（参考訳）: 言語障害克服のための転職者への翻訳者の正確かつスケーラブルなマッチング
• Authors: Divyansh Agarwal, Yuta Baba, Pratik Sachdeva, Tanya Tandon, Thomas Vetterli, Aziz Alghunaim
• Abstract要約: 本稿では,翻訳者の要求をボランティアに大規模にマッチングする機械学習システムについて述べる。 デプロイメントでは、この軽量システムはリクエストの82%と中央値の応答時間59秒と一致します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Residents of developing countries are disproportionately susceptible to displacement as a result of humanitarian crises. During such crises, language barriers impede aid workers in providing services to those displaced. To build resilience, such services must be flexible and robust to a host of possible languages. \textit{Tarjimly} aims to overcome the barriers by providing a platform capable of matching bilingual volunteers to displaced persons or aid workers in need of translating. However, Tarjimly's large pool of translators comes with the challenge of selecting the right translator per request. In this paper, we describe a machine learning system that matches translator requests to volunteers at scale. We demonstrate that a simple logistic regression, operating on easily computable features, can accurately predict and rank translator response. In deployment, this lightweight system matches 82\% of requests with a median response time of 59 seconds, allowing aid workers to accelerate their services supporting displaced persons.
• Abstract（参考訳）: 発展途上国の住民は、人道的危機の結果として、不均等に変位に悩まされる。 このような危機の間、言語障壁は転職者へのサービス提供を援助労働者に妨げた。 レジリエンスを構築するためには、可能な言語のホストに対して、柔軟性と堅牢性が必要です。 \textit{tarjimly} は、バイリンガルのボランティアと、翻訳を必要とする人または労働者の移動をマッチングできるプラットフォームを提供することで、障壁を克服することを目的としている。 しかし、Tarjimlyの大規模なトランスレータプールは、リクエストごとに正しいトランスレータを選択するという課題を伴っている。 本稿では,大規模なボランティアに翻訳者要求をマッチングする機械学習システムについて述べる。 単純なロジスティック回帰は,容易に計算可能な機能上で動作し,翻訳者の応答を正確に予測しランク付けできることを実証する。 デプロイメントでは、この軽量システムはリクエストの82\%と、平均応答時間59秒に一致し、エイドワーカーは、解雇された人をサポートするサービスを加速することができる。

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