Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Post-Editing for Translating Chinese Novels to Vietnamese

論文の概要: Automatic Post-Editing for Translating Chinese Novels to Vietnamese

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12128v1
Date: Sun, 25 Apr 2021 10:59:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-27 14:44:44.962727
Title: Automatic Post-Editing for Translating Chinese Novels to Vietnamese
Title（参考訳）: 中国語小説をベトナム語に翻訳する自動後編集
Authors: Thanh Vu and Dai Quoc Nguyen
Abstract要約: 5mのベトナム語訳文対の大規模データセットを構築した。次に、強力なニューラルMTモデルを適用してAPEタスクを処理します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.018476689878637
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic post-editing (APE) is an important remedy for reducing errors of raw translated texts that are produced by machine translation (MT) systems or software-aided translation. In this paper, we present the first attempt to tackle the APE task for Vietnamese. Specifically, we construct the first large-scale dataset of 5M Vietnamese translated and corrected sentence pairs. We then apply strong neural MT models to handle the APE task, using our constructed dataset. Experimental results from both automatic and human evaluations show the effectiveness of the neural MT models in handling the Vietnamese APE task.
Abstract（参考訳）: 自動後編集(APE)は、機械翻訳(MT)システムやソフトウェア支援翻訳によって生成された原文の誤りを減らすための重要な手段である。本稿ではベトナムにおけるAPE課題に取り組むための最初の試みについて述べる。具体的には,ベトナム語訳文ペア5mの大規模データセットを構築した。次に、構築したデータセットを用いて、APEタスクを処理するために強力なニューラルMTモデルを適用する。ベトナムapタスクの処理における神経mtモデルの有効性を, 自動評価と人間評価の両方から実験的に示した。

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