論文の概要: Improved statistical machine translation using monolingual paraphrases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15119v1
- Date: Sat, 25 Sep 2021 16:29:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-03 10:42:05.836944
- Title: Improved statistical machine translation using monolingual paraphrases
- Title（参考訳）: 単言語paraphrasesを用いた統計的機械翻訳の改良
- Authors: Preslav Nakov
- Abstract要約: 統計的機械翻訳システムの学習データを「無料」に拡張するための新しい単言語文言い換え法を提案する。
名詞化合物を適切な前置詞を用いて言い換える文変種と副詞を生成する。
評価の結果,トレーニングデータの2倍の33%～50%の改善が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.50917929755389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel monolingual sentence paraphrasing method for augmenting
the training data for statistical machine translation systems "for free" -- by
creating it from data that is already available rather than having to create
more aligned data. Starting with a syntactic tree, we recursively generate new
sentence variants where noun compounds are paraphrased using suitable
prepositions, and vice-versa -- preposition-containing noun phrases are turned
into noun compounds. The evaluation shows an improvement equivalent to 33%-50%
of that of doubling the amount of training data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的機械翻訳システムの学習データを「無償」に拡張するための,一言語文の新たなパラフレーズ化手法を提案する。
構文木から始めて、名詞化合物が適切な前置詞を用いてパラフレーズ化される新しい文変種を再帰的に生成し、副詞-前置詞を含む名詞句を名詞化合物に変換する。
評価の結果,トレーニングデータの倍増による改善率は33%～50%であった。
関連論文リスト
- Optimal Transport Posterior Alignment for Cross-lingual Semantic Parsing [68.47787275021567]
言語間のセマンティックパーシングは、高いソース言語(例えば英語)から少ないトレーニングデータを持つ低リソース言語へのパーシング能力を伝達する。
そこで本稿では,最適輸送を用いた係り受け変数間の言語間相違を明示的に最小化することで,言語間セマンティック解析のための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-09T04:52:31Z) - CompoundPiece: Evaluating and Improving Decompounding Performance of
Language Models [77.45934004406283]
複合語を構成語に分割する作業である「分解」を体系的に研究する。
We introduced a dataset of 255k compound and non-compound words across 56 various languages obtained from Wiktionary。
分割のための専用モデルを訓練するための新しい手法を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:32:27Z) - DEEP: DEnoising Entity Pre-training for Neural Machine Translation [123.6686940355937]
機械翻訳モデルは通常、トレーニングコーパスで稀な名前付きエンティティの翻訳を貧弱に生成することが示されている。
文中の名前付きエンティティ翻訳精度を向上させるために,大量のモノリンガルデータと知識ベースを利用するDenoising Entity Pre-training法であるDEEPを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-14T17:28:09Z) - Cross-language Sentence Selection via Data Augmentation and Rationale
Training [22.106577427237635]
雑音のある並列文データに対するデータ拡張と負のサンプリング技術を用いて、言語間埋め込みに基づくクエリ関連モデルの学習を行う。
その結果、同じ並列データでトレーニングされた複数の最先端機械翻訳+モノリンガル検索システムよりも、このアプローチが優れているか、あるいは優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-04T07:08:47Z) - Self-Training Sampling with Monolingual Data Uncertainty for Neural
Machine Translation [98.83925811122795]
並列データを補完するために最も情報に富んだ単言語文を選択することでサンプリング手順を改善することを提案する。
並列データから抽出したバイリンガル辞書を用いて単言語文の不確実性を計算した。
大規模WMT英語$Rightarrow$Germanと英語$Rightarrow$ Chineseデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T05:01:36Z) - Few-shot learning through contextual data augmentation [74.20290390065475]
機械翻訳モデルは、時間とともに性能を維持するために新しいデータに適応する必要がある。
一つの例から5つの例への適応が可能であることを示す。
本モデルでは,平均313個の並列例でトレーニングした基準システムよりも精度がよいことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-31T09:05:43Z) - Syntax-aware Data Augmentation for Neural Machine Translation [76.99198797021454]
本稿では,ニューラルマシン翻訳のための新しいデータ拡張戦略を提案する。
文中の役割を考慮し,単語選択のための文特異的確率を設定した。
提案手法はWMT14の英語-ドイツ語データセットとIWSLT14のドイツ語-英語データセットを用いて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-29T13:45:30Z) - Incorporating Bilingual Dictionaries for Low Resource Semi-Supervised
Neural Machine Translation [5.958653653305609]
我々は、単語・バイ・ワードの翻訳によって合成文を生成する、広く利用可能なバイリンガル辞書を組み込んだ。
これにより、高品質なコンテンツを維持しながら、モデルの語彙を自動的に拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-05T02:14:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。