論文の概要: Improving English to Sinhala Neural Machine Translation using Part-of-Speech Tag

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08882v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 19:45:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 23:41:03.695102
• Title: Improving English to Sinhala Neural Machine Translation using Part-of-Speech Tag
• Title（参考訳）: 部分音声タグによるSinhalaニューラルマシン翻訳の改良
• Authors: Ravinga Perera, Thilakshi Fonseka, Rashmini Naranpanawa, Uthayasanker Thayasivam
• Abstract要約: スリランカのほとんどの人は英語を正しく読めない。 現地の人々間で情報を共有するために、英語コンテンツを現地語に翻訳する、という大きな要件がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The performance of Neural Machine Translation (NMT) depends significantly on the size of the available parallel corpus. Due to this fact, low resource language pairs demonstrate low translation performance compared to high resource language pairs. The translation quality further degrades when NMT is performed for morphologically rich languages. Even though the web contains a large amount of information, most people in Sri Lanka are unable to read and understand English properly. Therefore, there is a huge requirement of translating English content to local languages to share information among locals. Sinhala language is the primary language in Sri Lanka and building an NMT system that can produce quality English to Sinhala translations is difficult due to the syntactic divergence between these two languages under low resource constraints. Thus, in this research, we explore effective methods of incorporating Part of Speech (POS) tags to the Transformer input embedding and positional encoding to further enhance the performance of the baseline English to Sinhala neural machine translation model.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(nmt)の性能は、利用可能な並列コーパスのサイズに大きく依存する。 このため、低リソース言語対は高リソース言語対と比較して低翻訳性能を示す。 形態学的に豊かな言語に対してnmtを行うと翻訳品質はさらに低下する。 ウェブには大量の情報が含まれているが、スリランカのほとんどの人々は英語を正しく読み書きできない。 そのため、地域住民間で情報を共有するために、英語コンテンツを現地語に翻訳する大きな要件が存在する。 シンハラ語はスリランカで主要な言語であり、シンハラ語に英語を翻訳できるnmtシステムを構築するのは、リソースの制約の少ない2つの言語間の構文の相違のため困難である。 そこで本研究では,音声の一部(POS)タグをトランスフォーマーの入力埋め込みと位置エンコーディングに組み込むことにより,Sinhalaニューラルマシン翻訳モデルに対するベースライン英語の性能をさらに向上させる方法について検討する。

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