論文の概要: PETCI: A Parallel English Translation Dataset of Chinese Idioms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09509v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 03:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-22 21:46:56.637095
• Title: PETCI: A Parallel English Translation Dataset of Chinese Idioms
• Title（参考訳）: petci: 中国語のイディオムの並列英語翻訳データセット
• Authors: Kenan Tang (The University of Chicago)
• Abstract要約: 現在の機械翻訳モデルは、イディオム翻訳が不十分であるのに対して、多くの翻訳データセットではイディオムはスパースである。 中国語のイディオムの並列翻訳データセットについて,人間と機械の双方による翻訳を改善することを目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Idioms are an important language phenomenon in Chinese, but idiom translation is notoriously hard. Current machine translation models perform poorly on idiom translation, while idioms are sparse in many translation datasets. We present PETCI, a parallel English translation dataset of Chinese idioms, aiming to improve idiom translation by both human and machine. The dataset is built by leveraging human and machine effort. Baseline generation models show unsatisfactory abilities to improve translation, but structure-aware classification models show good performance on distinguishing good translations. Furthermore, the size of PETCI can be easily increased without expertise. Overall, PETCI can be helpful to language learners and machine translation systems.
• Abstract（参考訳）: イディオムは中国語で重要な言語現象であるが、イディオム翻訳は非常に難しい。 現在の機械翻訳モデルはイディオム翻訳では性能が悪く、イディオムは多くの翻訳データセットではスパースである。 我々は,中国語のイディオムの並行翻訳データセットであるPETCIについて,人間と機械の両方によるイディオム翻訳を改善することを目的とした。 データセットは人間と機械の努力を活用することで構築される。 ベースライン生成モデルは、翻訳を改善するのに不満足な能力を示すが、構造対応分類モデルは優れた翻訳を区別する上で優れた性能を示す。 さらに、PETCIのサイズは専門知識なしで容易に拡大できる。 PETCIは言語学習者や機械翻訳システムに有用である。

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