論文の概要: User Study for Improving Tools for Bible Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00778v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 22:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 15:57:39.935808
- Title: User Study for Improving Tools for Bible Translation
- Title(参考訳): 聖書翻訳ツールの改良のためのユーザスタディ
- Authors: Joel Mathew, Ulf Hermjakob
- Abstract要約: テクノロジーは聖書翻訳プロセスの不可欠な部分となっている。
AIの最近の進歩は、翻訳時間を短縮し、全体的な品質を改善する上で重要な役割を果たす可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.7514191327409714
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Technology has increasingly become an integral part of the Bible translation
process. Over time, both the translation process and relevant technology have
evolved greatly. More recently, the field of Natural Language Processing (NLP)
has made great progress in solving some problems previously thought
impenetrable. Through this study we endeavor to better understand and
communicate about a segment of the current landscape of the Bible translation
process as it relates to technology and identify pertinent issues. We conduct
several interviews with individuals working in different levels of the Bible
translation process from multiple organizations to identify gaps and
bottlenecks where technology (including recent advances in AI) could
potentially play a pivotal role in reducing translation time and improving
overall quality.
- Abstract(参考訳): テクノロジーは聖書の翻訳プロセスにおいて不可欠な部分になりつつある。
時間とともに、翻訳プロセスと関連する技術の両方が大幅に進化した。
近年、自然言語処理(nlp)の分野は、以前考えられていなかった問題を解く上で大きな進歩を遂げている。
本研究を通じて,聖書翻訳プロセスにおける現在の景観のセグメントについて理解を深め,コミュニケーションを図り,関連する問題を特定することに努める。
複数の組織から異なるレベルの聖書翻訳プロセスに従事している個人にインタビューを行い、テクノロジー(最近のAIの進歩を含む)が翻訳時間を短縮し、全体的な品質を改善する上で重要な役割を果たす可能性があるギャップとボトルネックを特定する。
関連論文リスト
- (Perhaps) Beyond Human Translation: Harnessing Multi-Agent Collaboration for Translating Ultra-Long Literary Texts [52.18246881218829]
本稿では,大言語モデル(LLM)をベースとした多エージェントフレームワークを,TransAgentsという企業として実装した。
本システムの有効性を評価するため,モノリンガル・ヒューマン・プライス(MHP)とバイリンガル・LLM・プライス(BLP)の2つの革新的な評価戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T05:55:08Z) - Rethinking and Improving Multi-task Learning for End-to-end Speech
Translation [51.713683037303035]
異なる時間とモジュールを考慮したタスク間の整合性について検討する。
テキストエンコーダは、主にクロスモーダル変換を容易にするが、音声におけるノイズの存在は、テキストと音声表現の一貫性を妨げる。
長さと表現の差を軽減し,モーダルギャップを橋渡しする,STタスクのための改良型マルチタスク学習(IMTL)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T08:48:46Z) - NSOAMT -- New Search Only Approach to Machine Translation [0.0]
機械翻訳に対する新しい検索のみのアプローチ」が採用され、他の技術の遅さと不正確さに対処した。
この考え方は、特定の意味的意味を組み合わす単語のインクリメンタルな集合をインデクシングすることによって、ネイティブ言語レコードと翻訳言語との対応プロセスを作成することができるソリューションを開発することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T11:12:21Z) - Challenges in Context-Aware Neural Machine Translation [39.89082986080746]
コンテキスト対応ニューラルマシン翻訳は、会話依存を解決するために、文レベルのコンテキストを超えた情報を活用する。
十分な直感にもかかわらず、ほとんどの文脈対応翻訳モデルは、文レベルシステムよりもわずかに改善されている。
本稿では,パラパラグラフ(パラパラグラフ)翻訳という,文書レベルの翻訳のより現実的な設定を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T07:08:18Z) - The Best of Both Worlds: Combining Human and Machine Translations for
Multilingual Semantic Parsing with Active Learning [50.320178219081484]
人文翻訳と機械翻訳の両方の長所を生かした能動的学習手法を提案する。
理想的な発話選択は、翻訳されたデータの誤りとバイアスを著しく低減することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T05:57:47Z) - Deep Transfer Learning & Beyond: Transformer Language Models in
Information Systems Research [0.913755431537592]
トランスフォーマー言語モデル(TLM)を含む自然言語処理の最近の進歩は、AI駆動型ビジネスと社会変革の潜在的な道を提供する。
本稿は、IS研究がこれらの新技術にどのような恩恵をもたらすかを概観する上で、最近の研究動向と、上位IS誌のテキストマイニングを活用した最近の文献を概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-18T02:01:39Z) - Systematic Inequalities in Language Technology Performance across the
World's Languages [94.65681336393425]
本稿では,言語技術のグローバルな有用性を評価するためのフレームワークを紹介する。
本分析では, ユーザ対応技術と言語的NLPタスクの両面において, より深く研究されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T14:03:07Z) - Improving Speech Translation by Understanding and Learning from the
Auxiliary Text Translation Task [26.703809355057224]
我々は,タスクがマルチタスク学習フレームワークにおけるメインタスクに与える影響を理解するために,詳細な分析を行う。
解析により、マルチタスク学習は、異なるモダリティから同様のデコーダ表現を生成する傾向があることを確認した。
これらの知見に触発されて,翻訳品質を向上させる3つの方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T23:53:40Z) - Sign Language Transformers: Joint End-to-end Sign Language Recognition
and Translation [59.38247587308604]
本稿では,連続手話認識と翻訳を共同で学習するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
RWTH-PHOENIX-Weather-2014Tデータセットの認識と翻訳性能の評価を行った。
我々の翻訳ネットワークは、動画を音声言語に、光沢を音声言語翻訳モデルに、どちらよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T21:35:09Z) - Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text
Transformer [64.22926988297685]
下流タスクで微調整される前に、まずデータリッチタスクでモデルが事前訓練されるトランスファーラーニングは、自然言語処理(NLP)において強力な手法として登場した。
本稿では,すべてのテキストベースの言語問題をテキスト・トゥ・テキスト・フォーマットに変換する統一フレームワークにより,NLPのためのトランスファー学習手法を導入する状況について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-10-23T17:37:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。