論文の概要: Hausa Visual Genome: A Dataset for Multi-Modal English to Hausa Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01133v1
• Date: Mon, 2 May 2022 18:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 03:29:43.904382
• Title: Hausa Visual Genome: A Dataset for Multi-Modal English to Hausa Machine Translation
• Title（参考訳）: Hausa Visual Genome: Hausa 機械翻訳のためのマルチモーダル英語データセット
• Authors: Idris Abdulmumin, Satya Ranjan Dash, Musa Abdullahi Dawud, Shantipriya Parida, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Ibrahim Sa'id Ahmad, Subhadarshi Panda, Ond\v{r}ej Bojar, Bashir Shehu Galadanci, Bello Shehu Bello
• Abstract要約: この研究は、Hausa Visual Genome (HaVG) を提示する。 データセットは32,923の画像とそれらの記述からなり、トレーニング、開発、テスト、チャレンジテストセットに分けられる。 HaVGはその種類の最初のデータセットであり、ハウサ・イングリッシュ機械翻訳、マルチモーダル・リサーチ、画像記述に使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7536909803290599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal Machine Translation (MMT) enables the use of visual information to enhance the quality of translations. The visual information can serve as a valuable piece of context information to decrease the ambiguity of input sentences. Despite the increasing popularity of such a technique, good and sizeable datasets are scarce, limiting the full extent of their potential. Hausa, a Chadic language, is a member of the Afro-Asiatic language family. It is estimated that about 100 to 150 million people speak the language, with more than 80 million indigenous speakers. This is more than any of the other Chadic languages. Despite a large number of speakers, the Hausa language is considered low-resource in natural language processing (NLP). This is due to the absence of sufficient resources to implement most NLP tasks. While some datasets exist, they are either scarce, machine-generated, or in the religious domain. Therefore, there is a need to create training and evaluation data for implementing machine learning tasks and bridging the research gap in the language. This work presents the Hausa Visual Genome (HaVG), a dataset that contains the description of an image or a section within the image in Hausa and its equivalent in English. To prepare the dataset, we started by translating the English description of the images in the Hindi Visual Genome (HVG) into Hausa automatically. Afterward, the synthetic Hausa data was carefully post-edited considering the respective images. The dataset comprises 32,923 images and their descriptions that are divided into training, development, test, and challenge test set. The Hausa Visual Genome is the first dataset of its kind and can be used for Hausa-English machine translation, multi-modal research, and image description, among various other natural language processing and generation tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械翻訳(mmt)は、視覚情報を使用して翻訳の質を高めることを可能にする。 視覚情報は、入力文の曖昧さを減少させる貴重な文脈情報として機能することができる。 このような技術の人気が高まっているにもかかわらず、良質でスケール可能なデータセットは乏しく、その潜在能力を最大限に制限している。 ハウサ語(Hausa)は、アフロ・アジア語族に属する言語である。 約1億から1億5000万人がこの言語を話し、8000万人以上の先住民が話すと推定されている。 これは他のどのチャド語よりも多い。 話者数が多いにもかかわらず、Hausa言語は自然言語処理(NLP)において低リソースであると考えられている。 これは、ほとんどのNLPタスクを実装するのに十分なリソースがないためである。 いくつかのデータセットは存在するが、それらは希少、機械生成、または宗教領域にある。 したがって、機械学習タスクを実装し、言語における研究ギャップを埋めるために、トレーニングと評価データを作成する必要がある。 hausa visual genome (havg)は、hausaの画像内の画像またはセクションの記述を含むデータセットであり、英語で等価である。 データセットを作成するために、Hindi Visual Genome(HVG)の画像の英語記述をHausaに自動的に翻訳することから始めた。 その後, 合成ハウサデータを各画像から慎重に後編集した。 データセットは32,923の画像とその記述からなり、トレーニング、開発、テスト、チャレンジテストセットに分けられる。 hausa visual genomeはその種の最初のデータセットであり、様々な自然言語処理や生成タスクの中で、hausa- english machine translation、multi-modal research、image descriptionに使用できる。

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