論文の概要: FRMT: A Benchmark for Few-Shot Region-Aware Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00193v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 05:02:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 14:58:12.944789
• Title: FRMT: A Benchmark for Few-Shot Region-Aware Machine Translation
• Title（参考訳）: FRMT:Few-Shot Region-Aware Machine Translationのベンチマーク
• Authors: Parker Riley, Timothy Dozat, Jan A. Botha, Xavier Garcia, Dan Garrette, Jason Riesa, Orhan Firat, Noah Constant
• Abstract要約: 本稿では、Few-shot Region-aware Machine Translationのための新しいデータセットと評価ベンチマークFRMTを提案する。 このデータセットは、英語からポルトガル語と中国語の2つの地域変種へのプロの翻訳で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.440412992426104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present FRMT, a new dataset and evaluation benchmark for Few-shot Region-aware Machine Translation, a type of style-targeted translation. The dataset consists of professional translations from English into two regional variants each of Portuguese and Mandarin Chinese. Source documents are selected to enable detailed analysis of phenomena of interest, including lexically distinct terms and distractor terms. We explore automatic evaluation metrics for FRMT and validate their correlation with expert human evaluation across both region-matched and mismatched rating scenarios. Finally, we present a number of baseline models for this task, and offer guidelines for how researchers can train, evaluate, and compare their own models. Our dataset and evaluation code are publicly available: https://bit.ly/frmt-task
• Abstract（参考訳）: 本稿ではFew-shot Region-aware Machine Translationのための新しいデータセットと評価ベンチマークFRMTを提案する。 このデータセットは、英語からポルトガル語と中国語の2つの地域訳から成り立っている。 ソース文書は、語彙的に異なる用語や散逸した用語を含む興味のある現象の詳細な分析を可能にするために選択される。 本研究では,frmtの自動評価指標を探索し,地域マッチングとミスマッチ評価の両シナリオにおいて,専門家の人間評価との相関性を検証する。 最後に、このタスクのためのベースラインモデルをいくつか提示し、研究者が自身のモデルをトレーニング、評価、比較する方法のガイドラインを提供する。 私たちのデータセットと評価コードは公開されています。

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