論文の概要: Congolese Swahili Machine Translation for Humanitarian Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10734v1
- Date: Fri, 19 Mar 2021 11:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 14:36:23.690098
- Title: Congolese Swahili Machine Translation for Humanitarian Response
- Title（参考訳）: 人道支援のためのコンゴスワヒリ機械翻訳
- Authors: Alp \"Oktem, Eric DeLuca, Rodrigue Bashizi, Eric Paquin, Grace Tang
- Abstract要約: 本稿では,双方向コンゴをフランスのニューラルマシン翻訳システムに適用する試みについて述べる。
トレーニングのために25,302文の一般ドメイン並列コーパスを作成しました。
SWC-FRAおよびFRA-SWC方向で最大2.4および3.5BLEU点の改善を記録しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05526111147542002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we describe our efforts to make a bidirectional Congolese
Swahili (SWC) to French (FRA) neural machine translation system with the
motivation of improving humanitarian translation workflows. For training, we
created a 25,302-sentence general domain parallel corpus and combined it with
publicly available data. Experimenting with low-resource methodologies like
cross-dialect transfer and semi-supervised learning, we recorded improvements
of up to 2.4 and 3.5 BLEU points in the SWC-FRA and FRA-SWC directions,
respectively. We performed human evaluations to assess the usability of our
models in a COVID-domain chatbot that operates in the Democratic Republic of
Congo (DRC). Direct assessment in the SWC-FRA direction demonstrated an average
quality ranking of 6.3 out of 10 with 75% of the target strings conveying the
main message of the source text. For the FRA-SWC direction, our preliminary
tests on post-editing assessment showed its potential usefulness for
machine-assisted translation. We make our models, datasets containing up to 1
million sentences, our development pipeline, and a translator web-app available
for public use.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、人道的翻訳ワークフローを改善する動機を生かした双方向コンゴスワヒリ(SWC)をフランス語(FRA)ニューラルマシン翻訳システムに適用する取り組みについて述べる。
トレーニングのために25,302文の一般ドメイン並列コーパスを作成し,公開データと組み合わせた。
クロスダイアレクトトランスファーやセミ教師付き学習といった低リソース手法を用いて,swc-fraとfra-swcの方向における2.4点と3.5点の改善をそれぞれ記録した。
コンゴ民主共和国(DRC)で運用されている新型コロナウイルスのチャットボットを用いて,モデルのユーザビリティを評価するため,人間による評価を行った。
swc-fra方向の直接評価では、平均品質ランキングは10中6.3で、対象文字列の75%がソーステキストのメインメッセージを伝える。
FRA-SWC方向では, 後編集評価の予備試験により, 機械翻訳に有用である可能性が示唆された。
モデル、最大100万の文を含むデータセット、開発パイプライン、パブリック使用用のトランスレータWebアプリを作成しています。
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