論文の概要: Crowdsourcing Parallel Corpus for English-Oromo Neural Machine Translation using Community Engagement Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07539v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 13:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:48:41.250407
• Title: Crowdsourcing Parallel Corpus for English-Oromo Neural Machine Translation using Community Engagement Platform
• Title（参考訳）: コミュニティエンゲージメントプラットフォームを用いた英語-オロモニューラルマシン翻訳のためのクラウドソーシング並列コーパス
• Authors: Sisay Chala, Bekele Debisa, Amante Diriba, Silas Getachew, Chala Getu, Solomon Shiferaw
• Abstract要約: 本稿では,Afaan Oromo への英語の翻訳と,その逆を Neural Machine Translation を用いて行う。 40k以上の文対からなるバイリンガルコーパスを用いて,本研究は有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Even though Afaan Oromo is the most widely spoken language in the Cushitic family by more than fifty million people in the Horn and East Africa, it is surprisingly resource-scarce from a technological point of view. The increasing amount of various useful documents written in English language brings to investigate the machine that can translate those documents and make it easily accessible for local language. The paper deals with implementing a translation of English to Afaan Oromo and vice versa using Neural Machine Translation. But the implementation is not very well explored due to the limited amount and diversity of the corpus. However, using a bilingual corpus of just over 40k sentence pairs we have collected, this study showed a promising result. About a quarter of this corpus is collected via Community Engagement Platform (CEP) that was implemented to enrich the parallel corpus through crowdsourcing translations.
• Abstract（参考訳）: アファアン・オロモ(Afaan Oromo)は、ホーンと東アフリカで5千万人以上の人々がカシマ語族で最も広く話されている言語ですが、技術的観点からは驚くほど資源不足です。 英語で書かれた様々な有用な文書が増加すると、これらの文書を翻訳し、地元の言語で簡単にアクセスできるようにする機械が調査される。 本稿では,Afaan Oromo への英語の翻訳と,その逆を Neural Machine Translation を用いて行う。 しかし、コーパスの量と多様性が限られているため、実装は十分に調査されていない。 しかし,40k以上の文対からなるバイリンガルコーパスを用いて,本研究は有望な結果を示した。 このコーパスの約4分の1は、クラウドソーシング翻訳を通じて並列コーパスを強化するために実装されたコミュニティエンゲージメントプラットフォーム(CEP)を介して収集されます。

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