論文の概要: Investigating Code-Mixed Modern Standard Arabic-Egyptian to English Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13573v1
• Date: Fri, 28 May 2021 03:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 20:50:40.440657
• Title: Investigating Code-Mixed Modern Standard Arabic-Egyptian to English Machine Translation
• Title（参考訳）: 標準アラビア語・エジプト語から英語機械翻訳へ
• Authors: El Moatez Billah Nagoudi, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed
• Abstract要約: コード混在の現代標準アラビア語とエジプト・アラビア語(MSAEA)を英語に調査する。 我々は、(i)標準のエンドツーエンドシーケンス・ツー・シーケンス(S2S)変換器と(ii)事前訓練されたS2S言語モデル(LM)を用いて、異なる条件下でモデルを開発する。 我々は、スクラッチから訓練されたS2Sモデルと様々なアラビア方言のデータに基づいて微調整されたLMを用いて、MSA-EN並列データのみを用いて、合理的な性能を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.021269454707625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in neural machine translation (NMT) has made it possible to translate successfully between monolingual language pairs where large parallel data exist, with pre-trained models improving performance even further. Although there exists work on translating in code-mixed settings (where one of the pairs includes text from two or more languages), it is still unclear what recent success in NMT and language modeling exactly means for translating code-mixed text. We investigate one such context, namely MT from code-mixed Modern Standard Arabic and Egyptian Arabic (MSAEA) into English. We develop models under different conditions, employing both (i) standard end-to-end sequence-to-sequence (S2S) Transformers trained from scratch and (ii) pre-trained S2S language models (LMs). We are able to acquire reasonable performance using only MSA-EN parallel data with S2S models trained from scratch. We also find LMs fine-tuned on data from various Arabic dialects to help the MSAEA-EN task. Our work is in the context of the Shared Task on Machine Translation in Code-Switching. Our best model achieves $\bf25.72$ BLEU, placing us first on the official shared task evaluation for MSAEA-EN.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(NMT)の最近の進歩により、大きな並列データが存在するモノリンガル言語ペア間での翻訳が成功し、事前学習されたモデルによりパフォーマンスがさらに向上した。 コードミックス設定での翻訳作業(ペアの1つは2つ以上の言語からのテキストを含む)は存在するが、最近のNTTの成功と言語モデリングがコードミックステキストの翻訳にどう意味するかは、まだ不明である。 本研究は,現代標準アラビア語とエジプト・アラビア語(MSAEA)を混成したMTを英語に翻訳した。 我々は、(i)標準のエンドツーエンドシーケンス・ツー・シーケンス(S2S)変換器と(ii)事前訓練されたS2S言語モデル(LM)を用いて、異なる条件下でモデルを開発する。 MSA-EN並列データのみをスクラッチからトレーニングしたS2Sモデルを用いて,適切な性能を得ることができる。 また、MSAEA-ENタスクを支援するために、様々なアラビア方言のデータに基づいて微調整されたLMも見つかる。 私たちの仕事は、コードスイッチングにおける機械翻訳の共有タスクのコンテキストにあります。 我々の最良のモデルは$\bf25.72$ BLEUを達成し、MSAEA-ENの公式共有タスク評価に先んじる。

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