論文の概要: TURJUMAN: A Public Toolkit for Neural Arabic Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03933v1
• Date: Fri, 27 May 2022 18:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-12 09:37:13.453268
• Title: TURJUMAN: A Public Toolkit for Neural Arabic Machine Translation
• Title（参考訳）: TURJUMAN: ニューラルアラビア機械翻訳のための公開ツールキット
• Authors: El Moatez Billah Nagoudi, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed
• Abstract要約: 20言語から現代標準アラビア語(MSA)への翻訳のためのニューラルネットワークTURJUMANを提案する。 TURJUMANは、最近導入されたテキストからテキストへのトランスフォーマーAraT5モデルを利用して、アラビア語にデコードする強力な能力を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.9379057739817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present TURJUMAN, a neural toolkit for translating from 20 languages into Modern Standard Arabic (MSA). TURJUMAN exploits the recently-introduced text-to-text Transformer AraT5 model, endowing it with a powerful ability to decode into Arabic. The toolkit offers the possibility of employing a number of diverse decoding methods, making it suited for acquiring paraphrases for the MSA translations as an added value. To train TURJUMAN, we sample from publicly available parallel data employing a simple semantic similarity method to ensure data quality. This allows us to prepare and release AraOPUS-20, a new machine translation benchmark. We publicly release our translation toolkit (TURJUMAN) as well as our benchmark dataset (AraOPUS-20).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,20言語から現代標準アラビア語(MSA)への翻訳のためのニューラルネットワークTURJUMANを提案する。 turjumanは、最近導入されたテキストからテキストへのトランスフォーマーarat5モデルを活用し、アラビア語にデコードする強力な能力を持つ。 このツールキットは様々な復号法を採用する可能性を提供し、MSA翻訳のパラフレーズを付加価値として取得するのに適している。 TURJUMANを訓練するために,データ品質を確保するため,単純な意味的類似性手法を用いて公開されている並列データからサンプルを採取する。 これにより、新しい機械翻訳ベンチマークであるAraOPUS-20の準備とリリースが可能になります。 我々は、我々の翻訳ツールキット(TURJUMAN)とベンチマークデータセット(AraOPUS-20)を公開しています。

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