論文の概要: Findings of the Covid-19 MLIA Machine Translation Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07465v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 15:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 17:38:21.831917
• Title: Findings of the Covid-19 MLIA Machine Translation Task
• Title（参考訳）: Covid-19 MLIA 機械翻訳タスクの発見
• Authors: Francisco Casacuberta, Alexandru Ceausu, Khalid Choukri, Miltos Deligiannis, Miguel Domingo, Mercedes Garc\'ia-Mart\'inez, Manuel Herranz, Guillaume Jacquet, Vassilis Papavassiliou, Stelios Piperidis, Prokopis Prokopidis, Dimitris Roussis, and Marwa Hadj Salah
• Abstract要約: この研究は、Covid-19 MLIA @ Evalイニシアチブの機械翻訳(MT)タスクの結果を提示する。 9チームがこのイベントに参加し、2ラウンドに分かれ、7つの異なる言語ペアが参加した。 全体として、最良のアプローチは多言語モデルとトランスファーラーニングに基づいており、トレーニングデータにクリーニングプロセスを適用することの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.8251505347275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents the results of the machine translation (MT) task from the Covid-19 MLIA @ Eval initiative, a community effort to improve the generation of MT systems focused on the current Covid-19 crisis. Nine teams took part in this event, which was divided in two rounds and involved seven different language pairs. Two different scenarios were considered: one in which only the provided data was allowed, and a second one in which the use of external resources was allowed. Overall, best approaches were based on multilingual models and transfer learning, with an emphasis on the importance of applying a cleaning process to the training data.
• Abstract（参考訳）: この研究は、現在のCovid-19危機に焦点を当てたMTシステムの生成を改善するコミュニティ取り組みである、Covid-19 MLIA @ Evalイニシアチブの機械翻訳(MT)タスクの結果を提示する。 9チームがこのイベントに参加し、2ラウンドに分かれ、7つの異なる言語ペアが参加した。 提供されたデータのみを許可するシナリオと、外部リソースの使用を許可するシナリオという2つのシナリオが検討された。 全体として、最良のアプローチは多言語モデルとトランスファーラーニングに基づいており、トレーニングデータにクリーニングプロセスを適用することの重要性を強調している。

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