Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extending the Vocabulary of Fictional Languages using Neural Networks

論文の概要: Extending the Vocabulary of Fictional Languages using Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07288v1
Date: Tue, 18 Jan 2022 19:57:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-20 13:58:29.433979
Title: Extending the Vocabulary of Fictional Languages using Neural Networks
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた架空の言語の語彙拡張
Authors: Thomas Zacharias, Ashutosh Taklikar, Raja Giryes
Abstract要約: 近年、小説、映画、テレビ番組、コミック、ビデオゲームでフィクションが人気を博している。我々は、その創作者のスタイルを維持しながら、与えられた架空の言語に対する新しい単語を生成し、それによってこの言語語彙を拡張します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.99109749722662
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Fictional languages have become increasingly popular over the recent years appearing in novels, movies, TV shows, comics, and video games. While some of these fictional languages have a complete vocabulary, most do not. We propose a deep learning solution to the problem. Using style transfer and machine translation tools, we generate new words for a given target fictional language, while maintaining the style of its creator, hence extending this language vocabulary.
Abstract（参考訳）: 近年、小説、映画、テレビ番組、漫画、ビデオゲームなどで架空の言語が人気を博している。これらの架空の言語のいくつかは完全な語彙を持っているが、多くはそうではない。我々はこの問題に対する深層学習ソリューションを提案する。スタイルトランスファーと機械翻訳ツールを用いて、対象とする架空の言語に対して新たな単語を生成し、作成者のスタイルを維持しながら、この言語語彙を拡張する。

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