論文の概要: Low-Resource Machine Translation for Low-Resource Languages: Leveraging Comparable Data, Code-Switching and Compute Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13272v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 15:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 14:07:05.318449
• Title: Low-Resource Machine Translation for Low-Resource Languages: Leveraging Comparable Data, Code-Switching and Compute Resources
• Title（参考訳）: 低リソース言語のための低リソース機械翻訳:同等のデータ、コードスイッチ、計算リソースを活用する
• Authors: Garry Kuwanto, Afra Feyza Aky\"urek, Isidora Chara Tourni, Siyang Li, Derry Wijaya
• Abstract要約: 我々は,真の低資源言語に対する教師なしニューラルマシン翻訳(nmt)の実証研究を行っている。 バイリンガル辞書を用いた類似のデータマイニングと、モデルのトレーニングに控えめな計算リソースを追加することで、パフォーマンスが大幅に向上することを示す。 私たちの仕事は、低リソースNMTにおける異なる控えめな計算資源の影響を定量的に示す最初のものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.119597443825115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We conduct an empirical study of unsupervised neural machine translation (NMT) for truly low resource languages, exploring the case when both parallel training data and compute resource are lacking, reflecting the reality of most of the world's languages and the researchers working on these languages. We propose a simple and scalable method to improve unsupervised NMT, showing how adding comparable data mined using a bilingual dictionary along with modest additional compute resource to train the model can significantly improve its performance. We also demonstrate how the use of the dictionary to code-switch monolingual data to create more comparable data can further improve performance. With this weak supervision, our best method achieves BLEU scores that improve over supervised results for English$\rightarrow$Gujarati (+18.88), English$\rightarrow$Kazakh (+5.84), and English$\rightarrow$Somali (+1.16), showing the promise of weakly-supervised NMT for many low resource languages with modest compute resource in the world. To the best of our knowledge, our work is the first to quantitatively showcase the impact of different modest compute resource in low resource NMT.
• Abstract（参考訳）: 我々は、真の低リソース言語のための教師なしニューラルマシン翻訳(nmt)に関する実証研究を行い、並列トレーニングデータと計算リソースが欠如している場合を考察し、世界のほとんどの言語とこれらの言語に取り組んでいる研究者の現実を反映した。 教師なしNMTを改善するための単純でスケーラブルな手法を提案し、バイリンガル辞書を用いてマイニングされた同等のデータと、モデルを訓練するための控えめな計算資源をどのように追加するかを示す。 また, 辞書を用いて単言語データをコードスイッチし, より同等のデータを生成することにより, 性能がさらに向上することを示す。 この弱い監督によって、我々の最良の方法はBLEUスコアを達成し、英語$\rightarrow$Gujarati (+18.88), English$\rightarrow$Kazakh (+5.84), English$\rightarrow$Somali (+1.16) の教師付き結果よりも優れたBLEUスコアを得る。 我々の知る限り、我々の研究は、低リソースNMTにおける様々な控えめな計算リソースの影響を定量的に示す最初のものである。

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