論文の概要: Dynamic Terminology Integration for COVID-19 and other Emerging Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04708v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 07:23:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 21:53:40.607766
• Title: Dynamic Terminology Integration for COVID-19 and other Emerging Domains
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスおよび他の新興ドメインに対する動的ターミノロジー統合
• Authors: Toms Bergmanis and M\=arcis Pinnis
• Abstract要約: 本研究は、Tilde MTシステムにおいて、翻訳時の動的用語統合を可能としたWMT 2021共有タスク:ターミノロジーを用いた機械翻訳の一部である。 当システムでは、EN-FR言語ペアのテストセット上で、システムトレーニング中にドメイン内の情報にアクセスすることなく、最大94%の長期使用精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.492630871726495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The majority of language domains require prudent use of terminology to ensure clarity and adequacy of information conveyed. While the correct use of terminology for some languages and domains can be achieved by adapting general-purpose MT systems on large volumes of in-domain parallel data, such quantities of domain-specific data are seldom available for less-resourced languages and niche domains. Furthermore, as exemplified by COVID-19 recently, no domain-specific parallel data is readily available for emerging domains. However, the gravity of this recent calamity created a high demand for reliable translation of critical information regarding pandemic and infection prevention. This work is part of WMT2021 Shared Task: Machine Translation using Terminologies, where we describe Tilde MT systems that are capable of dynamic terminology integration at the time of translation. Our systems achieve up to 94% COVID-19 term use accuracy on the test set of the EN-FR language pair without having access to any form of in-domain information during system training. We conclude our work with a broader discussion considering the Shared Task itself and terminology translation in MT.
• Abstract（参考訳）: 言語領域の大多数は、伝達される情報の明確さと正確性を保証するために、用語の慎重な使用を必要とする。 いくつかの言語やドメインの用語の正しい使用は、大量のドメイン内並列データに汎用mtシステムを適用することで達成できるが、そのようなドメイン固有のデータは、少ないリソース言語やニッチなドメインではほとんど利用できない。 さらに、近年のcovid-19の例のように、新興ドメインではドメイン固有の並列データが容易に利用できない。 しかし、この最近の災害の重大さは、パンデミックや感染予防に関する重要な情報の信頼できる翻訳への高い需要を生み出した。 この研究は、WMT2021の共有タスク:ターミノロジーを用いた機械翻訳の一部であり、翻訳時に動的用語統合が可能なTilde MTシステムを記述する。 我々のシステムは、システムトレーニング中にドメイン内情報にアクセスすることなく、en-fr言語ペアのテストセットで最大94%のcovid-19期間使用精度を達成しています。 我々は、mtにおけるタスクの共有と用語の翻訳について、より広い議論で締めくくった。

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