論文の概要: The Effect of Normalization for Bi-directional Amharic-English Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15224v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 07:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:05:00.600119
• Title: The Effect of Normalization for Bi-directional Amharic-English Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 双方向英語ニューラルマシン翻訳における正規化の効果
• Authors: Tadesse Destaw Belay, Atnafu Lambebo Tonja, Olga Kolesnikova, Seid Muhie Yimam, Abinew Ali Ayele, Silesh Bogale Haile, Grigori Sidorov, Alexander Gelbukh
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.907805815477126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine translation (MT) is one of the main tasks in natural language processing whose objective is to translate texts automatically from one natural language to another. Nowadays, using deep neural networks for MT tasks has received great attention. These networks require lots of data to learn abstract representations of the input and store it in continuous vectors. This paper presents the first relatively large-scale Amharic-English parallel sentence dataset. Using these compiled data, we build bi-directional Amharic-English translation models by fine-tuning the existing Facebook M2M100 pre-trained model achieving a BLEU score of 37.79 in Amharic-English 32.74 in English-Amharic translation. Additionally, we explore the effects of Amharic homophone normalization on the machine translation task. The results show that the normalization of Amharic homophone characters increases the performance of Amharic-English machine translation in both directions.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)は、自然言語処理における主要なタスクの一つであり、その目的は、ある自然言語から別の自然言語へのテキストの自動翻訳である。 近年,深層ニューラルネットワークを用いたmtタスクが注目されている。 これらのネットワークは入力の抽象表現を学習し、連続ベクトルに格納するために多くのデータを必要とする。 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。 これらのコンパイルデータを用いて、既存のFacebook M2M100事前学習モデルを微調整し、アムハラ英語32.74でBLEUスコア37.79を達成し、双方向のアムハラ英語翻訳モデルを構築する。 さらに,機械翻訳作業における音素正規化の効果について検討する。 その結果,同音素文字の正規化により,両方向のアムハーリック・イングリッシュ機械翻訳の性能が向上した。

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