論文の概要: NAIST-SIC-Aligned: Automatically-Aligned English-Japanese Simultaneous Interpretation Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11766v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 01:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:24:04.934091
• Title: NAIST-SIC-Aligned: Automatically-Aligned English-Japanese Simultaneous Interpretation Corpus
• Title（参考訳）: NAIST-SIC対応英語・日本語同時翻訳コーパス
• Authors: Jinming Zhao, Yuka Ko, Kosuke Doi, Ryo Fukuda, Katsuhito Sudoh, Satoshi Nakamura
• Abstract要約: 同時解釈(SI)データが同時機械翻訳(SiMT)に与える影響は依然として疑問である。 大規模なトレーニングコーパスがないため、研究は限られている。 自動整列した英語と日本語のSIデータセットであるNAIST-SIC-Alignedを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.40722610328705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It remains a question that how simultaneous interpretation (SI) data affects simultaneous machine translation (SiMT). Research has been limited due to the lack of a large-scale training corpus. In this work, we aim to fill in the gap by introducing NAIST-SIC-Aligned, which is an automatically-aligned parallel English-Japanese SI dataset. Starting with a non-aligned corpus NAIST-SIC, we propose a two-stage alignment approach to make the corpus parallel and thus suitable for model training. The first stage is coarse alignment where we perform a many-to-many mapping between source and target sentences, and the second stage is fine-grained alignment where we perform intra- and inter-sentence filtering to improve the quality of aligned pairs. To ensure the quality of the corpus, each step has been validated either quantitatively or qualitatively. This is the first open-sourced large-scale parallel SI dataset in the literature. We also manually curated a small test set for evaluation purposes. We hope our work advances research on SI corpora construction and SiMT. Please find our data at \url{https://github.com/mingzi151/AHC-SI}.
• Abstract（参考訳）: 同時解釈(si)データが同時機械翻訳(simt)にどのように影響するかは疑問である。 大規模なトレーニングコーパスがないため、研究は限られている。 本稿では,自動アライメントされた英日siデータセットであるnaist-sic-alignedを導入することで,このギャップを埋めることを目的とする。 非整合コーパスNAIST-SIC から,コーパスを並列化してモデルトレーニングに適した2段階アライメント手法を提案する。 第1段階は、ソース文とターゲット文の多対多マッピングを行う粗いアライメントであり、第2段階は、アライメントペアの品質を向上させるために、イントラ・インター・センテンスフィルタリングを行う細粒度のアライメントである。 コーパスの品質を確保するため、各ステップは定量的または質的に検証されている。 これは文献における最初のオープンソースの大規模並列SIデータセットである。 評価目的の小さなテストセットも手作業でキュレートしました。 SIコーパスの構築とSiMTの研究が進むことを願っている。 データは \url{https://github.com/mingzi151/ahc-si} にある。

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