論文の概要: Statistical Machine Translation for Indic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00539v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 06:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:53:17.385751
• Title: Statistical Machine Translation for Indic Languages
• Title（参考訳）: indic 言語のための統計的機械翻訳
• Authors: Sudhansu Bala Das, Divyajoti Panda, Tapas Kumar Mishra, Bidyut Kr. Patra
• Abstract要約: 本稿では,バイリンガル統計機械翻訳モデルの開発について論じる。 このシステムを構築するために,MOSES オープンソース SMT ツールキットについて検討した。 本実験では, BLEU, METEOR, RIBESなどの標準指標を用いて, 翻訳の質を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8899300124593648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Translation (MT) system generally aims at automatic representation of source language into target language retaining the originality of context using various Natural Language Processing (NLP) techniques. Among various NLP methods, Statistical Machine Translation(SMT). SMT uses probabilistic and statistical techniques to analyze information and conversion. This paper canvasses about the development of bilingual SMT models for translating English to fifteen low-resource Indian Languages (ILs) and vice versa. At the outset, all 15 languages are briefed with a short description related to our experimental need. Further, a detailed analysis of Samanantar and OPUS dataset for model building, along with standard benchmark dataset (Flores-200) for fine-tuning and testing, is done as a part of our experiment. Different preprocessing approaches are proposed in this paper to handle the noise of the dataset. To create the system, MOSES open-source SMT toolkit is explored. Distance reordering is utilized with the aim to understand the rules of grammar and context-dependent adjustments through a phrase reordering categorization framework. In our experiment, the quality of the translation is evaluated using standard metrics such as BLEU, METEOR, and RIBES
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)システムは一般的に,様々な自然言語処理(NLP)技術を用いて,文脈の独創性を保持する対象言語へのソースコードの自動表現を目標とする。 様々なNLP手法の中で、統計機械翻訳(SMT)がある。 SMTは確率的および統計的手法を用いて情報と変換を分析する。 本稿では、英語を15の低リソースインド語(IL)に翻訳するためのバイリンガルSMTモデルの開発とその逆について論じる。 当初、15の言語はすべて、実験的なニーズに関する短い説明で説明されています。 さらに、モデル構築のためのSamanantarデータセットとOPUSデータセットの詳細な分析と、微調整とテストのための標準ベンチマークデータセット(Flores-200)を実験の一環として実施する。 本稿では,データセットのノイズに対処するため,様々な前処理手法を提案する。 このシステムを構築するために,MOSES オープンソース SMT ツールキットについて検討した。 単語の並べ替え分類フレームワークを用いて、文法の規則や文脈に依存した調整を理解するために、距離の並べ替えを利用する。 実験では,BLEU, METEOR, RIBESなどの標準指標を用いて翻訳の質を評価する。

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