Fugu-MT 論文翻訳(概要): Refining the state-of-the-art in Machine Translation, optimizing NMT for the JA <-> EN language pair by leveraging personal domain expertise

論文の概要: Refining the state-of-the-art in Machine Translation, optimizing NMT for the JA <-> EN language pair by leveraging personal domain expertise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11669v1
Date: Wed, 23 Feb 2022 18:20:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-24 15:56:09.738299
Title: Refining the state-of-the-art in Machine Translation, optimizing NMT for the JA <-> EN language pair by leveraging personal domain expertise
Title（参考訳）: 機械翻訳における最先端技術の改良 : 個人のドメイン知識を活用したja <-> en言語ペアのためのnmt最適化
Authors: Matthew Bieda
Abstract要約: OpenNMT フレームワークを活用した Transformer アーキテクチャに基づく En/Ja 用 NMT (Neural Machine Translation) システムの構築 BLEUなどの標準自己評価指標と日本語言語学者としての主観的意見を用いてシステムの評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Documenting the construction of an NMT (Neural Machine Translation) system for En/Ja based on the Transformer architecture leveraging the OpenNMT framework. A systematic exploration of corpora pre-processing, hyperparameter tuning and model architecture is carried out to obtain optimal performance. The system is evaluated using standard auto-evaluation metrics such as BLEU, and my subjective opinion as a Japanese linguist.
Abstract（参考訳）: opennmtフレームワークを活用したトランスフォーマーアーキテクチャに基づくen/ja用nmt(neural machine translation)システムの構築を文書化する。最適性能を得るために,コーパス前処理,ハイパーパラメータチューニング,モデルアーキテクチャの体系的な探索を行った。本システムはBLEUなどの標準自己評価指標と日本語言語学者としての主観的意見を用いて評価した。

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