論文の概要: IITP at WAT 2021: System description for English-Hindi Multimodal Translation Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01656v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 14:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 01:48:06.746637
• Title: IITP at WAT 2021: System description for English-Hindi Multimodal Translation Task
• Title（参考訳）: IITP at WAT 2021: System description for English-Hindi Multimodal Translation Task
• Authors: Baban Gain and Dibyanayan Bandyopadhyay and Asif Ekbal
• Abstract要約: マルチモーダル情報は、NMTシステムがいくつかのフレーズや単語の曖昧さを取り除くことで翻訳を改善するのに役立つ。 第8回アジア翻訳ワークショップ(WAT-2021)に参加。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.80342658470241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Machine Translation (NMT) is a predominant machine translation technology nowadays because of its end-to-end trainable flexibility. However, NMT still struggles to translate properly in low-resource settings specifically on distant language pairs. One way to overcome this is to use the information from other modalities if available. The idea is that despite differences in languages, both the source and target language speakers see the same thing and the visual representation of both the source and target is the same, which can positively assist the system. Multimodal information can help the NMT system to improve the translation by removing ambiguity on some phrases or words. We participate in the 8th Workshop on Asian Translation (WAT - 2021) for English-Hindi multimodal translation task and achieve 42.47 and 37.50 BLEU points for Evaluation and Challenge subset, respectively.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(nmt)は、エンドツーエンドのトレーニング可能な柔軟性のため、今日では主要な機械翻訳技術である。 しかし、nmtは、特に遠方の言語ペアの低リソース設定で適切に翻訳するのに苦労している。 これを克服する1つの方法は、他のモダリティからの情報を使用することである。 言語の違いにもかかわらず、ソースとターゲットの両方の言語話者は、同じものを見て、ソースとターゲットの両方の視覚的表現は同じであり、システムの正の助けとなる。 マルチモーダル情報は、NMTシステムがいくつかのフレーズや単語の曖昧さを取り除くことで翻訳を改善するのに役立つ。 第8回アジア語訳ワークショップ(wat - 2021)に参加し,評価のための42.47点と37.50点をそれぞれ達成した。

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