論文の概要: Silo NLP's Participation at WAT2022
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01296v1
- Date: Tue, 2 Aug 2022 07:49:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-03 13:08:54.595151
- Title: Silo NLP's Participation at WAT2022
- Title(参考訳): WAT2022におけるサイロNLPの参加
- Authors: Shantipriya Parida, Subhadarshi Panda, Stig-Arne Gr\"onroos, Mark
Granroth-Wilding, Mika Koistinen
- Abstract要約: アジア翻訳ワークショップ(WAT2022)に提出された「Silo NLP」のシステム記述について述べる。
テキストのみの翻訳では、スクラッチからTransformerをトレーニングし、mBART-50モデルを微調整しました。
マルチモーダル翻訳では,同じmBARTアーキテクチャを用いて画像からオブジェクトタグを抽出し,テキストシーケンスの視覚的特徴として利用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9297355862757839
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper provides the system description of "Silo NLP's" submission to the
Workshop on Asian Translation (WAT2022). We have participated in the Indic
Multimodal tasks (English->Hindi, English->Malayalam, and English->Bengali
Multimodal Translation). For text-only translation, we trained Transformers
from scratch and fine-tuned mBART-50 models. For multimodal translation, we
used the same mBART architecture and extracted object tags from the images to
use as visual features concatenated with the text sequence.
Our submission tops many tasks including English->Hindi multimodal
translation (evaluation test), English->Malayalam text-only and multimodal
translation (evaluation test), English->Bengali multimodal translation
(challenge test), and English->Bengali text-only translation (evaluation test).
- Abstract(参考訳): 本稿では,アジア翻訳ワークショップ(WAT2022)に提出された「シロNLP」のシステム記述について述べる。
我々は,indic multimodal tasks (indic multimodal tasks, english->hindi, english->malayalam, english->bengali multimodal translation) に参加した。
テキストのみの翻訳では、スクラッチからTransformerをトレーニングし、mBART-50モデルを微調整しました。
マルチモーダル翻訳では,同じmBARTアーキテクチャを用いて画像からオブジェクトタグを抽出し,テキストシーケンスに連結した視覚的特徴として利用した。
提案課題は,英語>ヒンディー語多モーダル翻訳(評価試験),英語>マラヤラム語文のみ,多モーダル翻訳(評価試験),英語>ベンガル語多モーダル翻訳(カオス試験),英語>ベンガル語文のみの翻訳(評価試験)など多岐にわたる。
関連論文リスト
- Brotherhood at WMT 2024: Leveraging LLM-Generated Contextual Conversations for Cross-Lingual Image Captioning [0.0]
本稿では,英語から英語への多モーダル翻訳タスクにおけるブラザーフッド(Brotherhood)というチーム名でシステムについて述べる。
我々は,イングリッシュ・ヒンディー語,イングリッシュ・ハウサ語,イングリッシュ・ベンガル語,イングリッシュ・マラヤラム語対の多モーダル翻訳作業に参加している。
本稿では,多モーダル大言語モデル(LLM),特に GPT-4o と Claude 3.5 Sonnet を利用して,言語間画像キャプションを強化する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T14:29:46Z) - AnyTrans: Translate AnyText in the Image with Large Scale Models [88.5887934499388]
本稿では、画像中のタスク翻訳AnyText(TATI)のためのオール・エンコンパス・フレームワークであるAnyTransを紹介する。
我々のフレームワークは、翻訳中にテキスト要素と視覚要素の両方から文脈的手がかりを取り入れている。
6つの言語対の多言語テキスト画像翻訳データからなるMTIT6というテストデータセットを精巧にコンパイルした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T11:37:48Z) - mOSCAR: A Large-scale Multilingual and Multimodal Document-level Corpus [52.83121058429025]
ウェブからクロールされた最初の大規模多言語およびマルチモーダル文書コーパスであるmOSCARを紹介する。
163の言語、315万のドキュメント、214Bトークン、1.2Bイメージをカバーしている。
さまざまなマルチリンガル画像テキストタスクとベンチマークで、数ショットの学習パフォーマンスが大幅に向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T00:13:32Z) - Exploring the Necessity of Visual Modality in Multimodal Machine Translation using Authentic Datasets [3.54128607634285]
実世界の翻訳データセットを活用し,視覚的モダリティが翻訳効率に与える影響について検討した。
視覚的モダリティは、実際の翻訳データセットの大部分に有利であることが判明した。
以上の結果から,視覚情報は多モーダル翻訳における補助的役割を担っていることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T08:19:10Z) - Learning Multilingual Sentence Representations with Cross-lingual
Consistency Regularization [46.09132547431629]
220以上の言語をサポートする一対一の多言語文表現モデル MuSR を紹介する。
我々は、多言語NMTフレームワークを採用することで、補助的なTransformerデコーダと組み合わせた多言語トランスフォーマーエンコーダを訓練する。
多言語類似検索とbitextマイニングタスクの実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T07:39:06Z) - Tackling Ambiguity with Images: Improved Multimodal Machine Translation
and Contrastive Evaluation [72.6667341525552]
本稿では,ニューラルアダプターとガイド付き自己注意機構を用いた,強いテキストのみのMTモデルに基づく新しいMT手法を提案する。
また,不明瞭な文とその翻訳が可能なコントラスト型多モーダル翻訳評価セットであるCoMMuTEについても紹介する。
提案手法は, 標準英語-フランス語, 英語-ドイツ語, 英語-チェコ語のベンチマークにおいて, 強いテキストのみのモデルと比較して, 競争力のある結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T10:18:18Z) - The Effect of Normalization for Bi-directional Amharic-English Neural
Machine Translation [53.907805815477126]
本稿では,比較的大規模なアムハラ語-英語並列文データセットを提案する。
我々は、既存のFacebook M2M100事前学習モデルを微調整することで、双方向のアムハラ語翻訳モデルを構築する。
その結果, 両方向のアンハラ語・英語機械翻訳の性能は, アンハラ語ホモホン文字の正規化により向上することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T07:18:53Z) - A Bilingual Parallel Corpus with Discourse Annotations [82.07304301996562]
本稿では,Jiang et al. (2022)で最初に導入された大きな並列コーパスであるBWBと,注釈付きテストセットについて述べる。
BWBコーパスは、専門家によって英語に翻訳された中国の小説で構成されており、注釈付きテストセットは、様々な談話現象をモデル化する機械翻訳システムの能力を調査するために設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T12:33:53Z) - MSCTD: A Multimodal Sentiment Chat Translation Dataset [66.81525961469494]
マルチモーダルチャット翻訳(MCT)という新しいタスクを導入する。
MCTは、関連する対話履歴と視覚的コンテキストの助けを借りて、より正確な翻訳を生成することを目的としている。
本研究は,マルチモーダルチャット翻訳とマルチモーダル対話感情分析の両方の研究を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T09:40:46Z) - ViTA: Visual-Linguistic Translation by Aligning Object Tags [7.817598216459955]
マルチモーダル機械翻訳(Multimodal Machine Translation、MMT)は、翻訳のための視覚情報でソーステキストを豊かにする。
本稿では,WAT 2021の多モーダル翻訳タスクを英語からヒンディー語に翻訳するシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T06:19:29Z) - Neural Machine Translation for Low-Resourced Indian Languages [4.726777092009554]
機械翻訳は、人間の関与なしにテキストを別の言語に変換する効果的な手法である。
本稿では,NMTを英語・タミル語・英語・マラヤラム語という,最も形態学的に豊かな2つの言語に適用した。
我々は,BPE(Byte-Pair-Encoded)とMultiBPE(MultiBPE)を併用したマルチヘッド自己アテンション(Multihead self-attention)を用いた新しいNMTモデルを提案し,効率的な翻訳システムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T17:29:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。