論文の概要: An Evaluation of Persian-English Machine Translation Datasets with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00321v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 08:55:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:15:39.568221
• Title: An Evaluation of Persian-English Machine Translation Datasets with Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたペルシア英語機械翻訳データセットの評価
• Authors: Amir Sartipi, Meghdad Dehghan, Afsaneh Fatemi
• Abstract要約: この研究はペルシア語と英語の翻訳に使われた最もポピュラーで価値のある平行コーパスを収集し分析した。 我々は、各データセット上で2つの最新アテンションベースセq2seqモデルを微調整し、評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, many researchers are focusing their attention on the subject of machine translation (MT). However, Persian machine translation has remained unexplored despite a vast amount of research being conducted in languages with high resources, such as English. Moreover, while a substantial amount of research has been undertaken in statistical machine translation for some datasets in Persian, there is currently no standard baseline for transformer-based text2text models on each corpus. This study collected and analysed the most popular and valuable parallel corpora, which were used for Persian-English translation. Furthermore, we fine-tuned and evaluated two state-of-the-art attention-based seq2seq models on each dataset separately (48 results). We hope this paper will assist researchers in comparing their Persian to English and vice versa machine translation results to a standard baseline.
• Abstract（参考訳）: 現在、多くの研究者が機械翻訳(mt)の主題に注目している。 しかし、ペルシア語の機械翻訳は、英語などの高い資源を持つ言語で大量の研究が行われているにもかかわらず、まだ探索されていない。 さらに、ペルシアのいくつかのデータセットの統計機械翻訳においてかなりの研究が行われているが、現在各コーパスにトランスフォーマーベースのtext2textモデルの標準ベースラインは存在しない。 この研究はペルシア語と英語の翻訳に使われた最もポピュラーで価値のある平行コーパスを収集し分析した。 さらに,各データセットについて,最先端の注意に基づく2つのseq2seqモデルを個別に微調整し,評価した(48。 この論文は、ペルシア語と英語を比較し、機械翻訳の結果を標準ベースラインにすることを支援することを願っている。

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