論文の概要: CALCS 2021 Shared Task: Machine Translation for Code-Switched Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09625v1
- Date: Sat, 19 Feb 2022 15:39:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-26 11:47:50.497984
- Title: CALCS 2021 Shared Task: Machine Translation for Code-Switched Data
- Title（参考訳）: CALCS 2021共有タスク: コード切替データの機械翻訳
- Authors: Shuguang Chen, Gustavo Aguilar, Anirudh Srinivasan, Mona Diab and
Thamar Solorio
- Abstract要約: 我々は、コード変更によるソーシャルメディアデータの機械翻訳に対処する。
コミュニティ共有タスクを作成します。
監督された設定では、参加者は英語をヒンディー語(英:Hindi- English)に単一方向に翻訳する。
教師なしの設定については、英語とスペイン語(Eng-Spanglish)、英語と現代標準アラビア語(Eng-MSAEA)の2つの言語対を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.28423961505655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To date, efforts in the code-switching literature have focused for the most
part on language identification, POS, NER, and syntactic parsing. In this
paper, we address machine translation for code-switched social media data. We
create a community shared task. We provide two modalities for participation:
supervised and unsupervised. For the supervised setting, participants are
challenged to translate English into Hindi-English (Eng-Hinglish) in a single
direction. For the unsupervised setting, we provide the following language
pairs: English and Spanish-English (Eng-Spanglish), and English and Modern
Standard Arabic-Egyptian Arabic (Eng-MSAEA) in both directions. We share
insights and challenges in curating the "into" code-switching language
evaluation data. Further, we provide baselines for all language pairs in the
shared task. The leaderboard for the shared task comprises 12 individual system
submissions corresponding to 5 different teams. The best performance achieved
is 12.67% BLEU score for English to Hinglish and 25.72% BLEU score for MSAEA to
English.
- Abstract（参考訳）: これまで、コードスイッチング文学における取り組みは、言語識別、POS、NER、構文解析に重点を置いてきた。
本稿では,コード切り替わったソーシャルメディアデータの機械翻訳について述べる。
コミュニティ共有タスクを作成します。
参加には2つのモダリティを提供しています。
監督された設定では、参加者は英語をヒンディー語(英:Hindi- English)に単一方向に翻訳する。
教師なしの設定については、英語とスペイン語(Eng-Spanglish)、英語と現代標準アラビア語(Eng-MSAEA)の2つの言語対を提供する。
コード交換言語の評価データをキュレートする上での洞察と課題を共有します。
さらに、共有タスク内のすべての言語ペアのベースラインも提供します。
共有タスクのリーダーボードは、5つの異なるチームに対応する12の個別のシステム投稿で構成される。
最高成績は英語の12.67%のBLEUスコアと英語の25.72%のBLEUスコアである。
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