論文の概要: The eBible Corpus: Data and Model Benchmarks for Bible Translation for Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09919v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 18:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 15:15:00.866965
• Title: The eBible Corpus: Data and Model Benchmarks for Bible Translation for Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: eBible Corpus:低リソース言語のためのBible Translationのためのデータとモデルベンチマーク
• Authors: Vesa Akerman and David Baines and Damien Daspit and Ulf Hermjakob and Taeho Jang and Colin Leong and Michael Martin and Joel Mathew and Jonathan Robie and Marcus Schwarting
• Abstract要約: 聖書翻訳(BT)の作業は現在、3,000以上の非常に低リソース言語で進行中である。 聖書の一部の1009の翻訳を含むデータセットを75の言語ファミリーで853の異なる言語で作成する。 BTデータセットのベンチマークに加えて、NLLB(No Language Left Behind)ニューラルマシン翻訳(NMT)モデルに基づいて構築されたモデルパフォーマンスベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4681482563848867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently and accurately translating a corpus into a low-resource language remains a challenge, regardless of the strategies employed, whether manual, automated, or a combination of the two. Many Christian organizations are dedicated to the task of translating the Holy Bible into languages that lack a modern translation. Bible translation (BT) work is currently underway for over 3000 extremely low resource languages. We introduce the eBible corpus: a dataset containing 1009 translations of portions of the Bible with data in 833 different languages across 75 language families. In addition to a BT benchmarking dataset, we introduce model performance benchmarks built on the No Language Left Behind (NLLB) neural machine translation (NMT) models. Finally, we describe several problems specific to the domain of BT and consider how the established data and model benchmarks might be used for future translation efforts. For a BT task trained with NLLB, Austronesian and Trans-New Guinea language families achieve 35.1 and 31.6 BLEU scores respectively, which spurs future innovations for NMT for low-resource languages in Papua New Guinea.
• Abstract（参考訳）: コーパスを低リソース言語に効率的かつ正確に翻訳することは、手動、自動化、あるいは2つの組み合わせに関わらず、依然として困難である。 多くのキリスト教の組織は、聖書を近代的な翻訳を欠く言語に翻訳することに専念している。 聖書翻訳(bt)は現在3000以上の極低資源言語で研究が進められている。 聖書の一部の1009の翻訳と75の言語ファミリーにわたる853の言語でのデータを含むデータセットであるebible corpusを紹介する。 BTベンチマークデータセットに加えて、NLLB(No Language Left Behind)ニューラルマシン翻訳(NMT)モデルに基づいて構築されたモデルパフォーマンスベンチマークを導入する。 最後に、BTのドメインに特有のいくつかの問題について述べ、確立されたデータとモデルベンチマークが将来の翻訳にどのように使われるかを検討する。 NLLBで訓練されたBTタスクでは、オーストロネシア語族とトランスニューギニア語族はそれぞれ35.1と31.6のBLEUスコアを獲得し、パプアニューギニアの低リソース言語のためのNMTのイノベーションを加速させる。

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