論文の概要: Synthetic Source Language Augmentation for Colloquial Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15178v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 14:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:06:21.599428
• Title: Synthetic Source Language Augmentation for Colloquial Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 口語ニューラルマシン翻訳のための合成ソース言語拡張
• Authors: Asrul Sani Ariesandy, Mukhlis Amien, Alham Fikri Aji, Radityo Eko Prasojo
• Abstract要約: youtube と twitter から収集した新しいインドネシア英語テストセットを開発した。 インドネシア語正規語のソースに合成スタイル拡張を行い、ベースラインのId-Enモデルを改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.303435360096988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural machine translation (NMT) is typically domain-dependent and style-dependent, and it requires lots of training data. State-of-the-art NMT models often fall short in handling colloquial variations of its source language and the lack of parallel data in this regard is a challenging hurdle in systematically improving the existing models. In this work, we develop a novel colloquial Indonesian-English test-set collected from YouTube transcript and Twitter. We perform synthetic style augmentation to the source of formal Indonesian language and show that it improves the baseline Id-En models (in BLEU) over the new test data.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳(NMT)は通常ドメインに依存し、スタイルに依存し、多くのトレーニングデータを必要とする。 最先端のNMTモデルは、しばしばソース言語の語彙的バリエーションを扱うのに不足しており、この点において並列データの欠如は、既存のモデルを体系的に改善する上で難しいハードルである。 そこで本研究では,youtube と twitter から収集したインドネシア英語テストセットを開発した。 インドネシア語正規語のソースに対して合成スタイル拡張を行い、新しいテストデータよりもベースラインId-Enモデル(BLEU)を改善したことを示す。

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