論文の概要: Low-Resource Neural Machine Translation for Southern African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00366v2
• Date: Sat, 3 Apr 2021 18:49:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 12:09:10.300631
• Title: Low-Resource Neural Machine Translation for Southern African Languages
• Title（参考訳）: 南アフリカ言語のための低リソースニューラルマシン翻訳
• Authors: Evander Nyoni and Bruce A. Bassett
• Abstract要約: 低リソースのアフリカの言語は、データ不足のため、ニューラルマシン翻訳の進歩から完全には恩恵を受けていない。 この課題に動機づけられて、3つのバントゥー語(shona、isixhosa、isizulu)と英語でゼロショット学習、転送学習、多言語学習を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-resource African languages have not fully benefited from the progress in neural machine translation because of a lack of data. Motivated by this challenge we compare zero-shot learning, transfer learning and multilingual learning on three Bantu languages (Shona, isiXhosa and isiZulu) and English. Our main target is English-to-isiZulu translation for which we have just 30,000 sentence pairs, 28% of the average size of our other corpora. We show the importance of language similarity on the performance of English-to-isiZulu transfer learning based on English-to-isiXhosa and English-to-Shona parent models whose BLEU scores differ by 5.2. We then demonstrate that multilingual learning surpasses both transfer learning and zero-shot learning on our dataset, with BLEU score improvements relative to the baseline English-to-isiZulu model of 9.9, 6.1 and 2.0 respectively. Our best model also improves the previous SOTA BLEU score by more than 10.
• Abstract（参考訳）: 低リソースのアフリカの言語は、データ不足のため、ニューラルマシン翻訳の進歩から完全には恩恵を受けていない。 この課題に動機づけられて、3つのバントゥー語(shona、isixhosa、isizulu)と英語でゼロショット学習、転送学習、多言語学習を比較した。 私たちの主なターゲットは英語からイシズル語への翻訳で、たった3万文のペアで、私たちの他のコーパスの平均サイズの28%です。 BLEUスコアが5.2の英語-isi-Xhosaと英語-isi-Shona親モデルに基づく英-isi-Zulu変換学習における言語類似性の重要性を示す。 次に,多言語学習がデータ集合の転送学習とゼロショット学習の両方を上回っており,ベースラインである9.9,6.1,2.0に比べてbleuスコアが向上していることを示す。 我々の最良のモデルは、以前のSOTA BLEUスコアも10以上改善します。

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