論文の概要: Facilitating Terminology Translation with Target Lemma Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10035v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 12:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-15 12:26:51.470541
• Title: Facilitating Terminology Translation with Target Lemma Annotations
• Title（参考訳）: ターゲット補題アノテーションによる用語翻訳の円滑化
• Authors: Toms Bergmanis and M\=arcis Pinnis
• Abstract要約: 対象言語の補題でランダムに選択されたソース言語単語を注釈するソースサイドデータ拡張法を用いて機械翻訳システムを訓練する。 形態学的に複雑なバルト語とウラル語への用語翻訳の実験は、ベースラインシステムよりも最大7つのBLEU点の改善を示している。 人的評価の結果は、ラトビア語への翻訳の際の項翻訳精度において、以前の研究よりも47.7%の絶対的な改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.492630871726495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Most of the recent work on terminology integration in machine translation has assumed that terminology translations are given already inflected in forms that are suitable for the target language sentence. In day-to-day work of professional translators, however, it is seldom the case as translators work with bilingual glossaries where terms are given in their dictionary forms; finding the right target language form is part of the translation process. We argue that the requirement for apriori specified target language forms is unrealistic and impedes the practical applicability of previous work. In this work, we propose to train machine translation systems using a source-side data augmentation method that annotates randomly selected source language words with their target language lemmas. We show that systems trained on such augmented data are readily usable for terminology integration in real-life translation scenarios. Our experiments on terminology translation into the morphologically complex Baltic and Uralic languages show an improvement of up to 7 BLEU points over baseline systems with no means for terminology integration and an average improvement of 4 BLEU points over the previous work. Results of the human evaluation indicate a 47.7% absolute improvement over the previous work in term translation accuracy when translating into Latvian.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳における用語統合に関する最近の研究のほとんどは、用語翻訳がターゲット言語の文に適した形で既にインフレーションされていると仮定している。 しかし、プロの翻訳者の日々の仕事では、翻訳者が辞書形式で用語が与えられたバイリンガル用語集で作業するケースはほとんどありません。適切なターゲット言語フォームを見つけることは翻訳プロセスの一部です。 apriori の特定対象言語形式に対する要求は非現実的であり、以前の作業の実用的適用性を妨げていると論じている。 本研究では,ランダムに選択されたソース言語単語を対象言語補題で注釈付けするソース側データ拡張手法を用いて,機械翻訳システムの訓練を行う。 このような拡張データに基づいて訓練されたシステムは,実生活の翻訳シナリオにおける用語統合に容易に利用できることを示す。 形態学的に複雑なバルト語とウラル語への用語変換実験では,用語統合の手段のないベースラインシステムよりも最大7点のBLEU点が向上し,前回の作業よりも平均4点のBLEU点が向上した。 人的評価の結果は、ラトビア語への翻訳の際の項翻訳精度において、以前の研究よりも47.7%の絶対的な改善を示している。
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