論文の概要: Investigating Neural Machine Translation for Low-Resource Languages: Using Bavarian as a Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08259v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 06:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:45:46.123055
• Title: Investigating Neural Machine Translation for Low-Resource Languages: Using Bavarian as a Case Study
• Title（参考訳）: 低リソース言語のためのニューラルネットワーク翻訳の検討:バイエルン語を事例として
• Authors: Wan-Hua Her, Udo Kruschwitz,
• Abstract要約: 本稿では,ドイツ語とバイエルン語の自動翻訳システムを開発するために,最先端のニューラルマシン翻訳技術を再考する。 我々の実験では、バックトランスレーションとトランスファー学習を適用して、より多くのトレーニングデータを自動生成し、より高い翻訳性能を達成する。 ボニフェロニ補正による統計的意義は驚くほど高いベースラインシステムを示し、バックトランスレーションにより大幅な改善がもたらされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6819960041696331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Translation has made impressive progress in recent years offering close to human-level performance on many languages, but studies have primarily focused on high-resource languages with broad online presence and resources. With the help of growing Large Language Models, more and more low-resource languages achieve better results through the presence of other languages. However, studies have shown that not all low-resource languages can benefit from multilingual systems, especially those with insufficient training and evaluation data. In this paper, we revisit state-of-the-art Neural Machine Translation techniques to develop automatic translation systems between German and Bavarian. We investigate conditions of low-resource languages such as data scarcity and parameter sensitivity and focus on refined solutions that combat low-resource difficulties and creative solutions such as harnessing language similarity. Our experiment entails applying Back-translation and Transfer Learning to automatically generate more training data and achieve higher translation performance. We demonstrate noisiness in the data and present our approach to carry out text preprocessing extensively. Evaluation was conducted using combined metrics: BLEU, chrF and TER. Statistical significance results with Bonferroni correction show surprisingly high baseline systems, and that Back-translation leads to significant improvement. Furthermore, we present a qualitative analysis of translation errors and system limitations.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳は近年、多くの言語で人間レベルのパフォーマンスに近づき、目覚ましい進歩を遂げています。 大規模言語モデルの成長の助けにより、他の言語の存在によって、より低リソースな言語がより良い結果を得るようになる。 しかし、低リソース言語が多言語システム、特に訓練と評価の不十分な言語から恩恵を受けるわけではないことが研究で示されている。 本稿では,ドイツ語とバイエルン語の自動翻訳システムを開発するために,最先端のニューラルマシン翻訳技術を再考する。 我々は,データ不足やパラメータ感度などの低リソース言語の条件を調査し,低リソースの困難に対処する洗練されたソリューションと,言語類似性を利用した創造的ソリューションに焦点をあてる。 我々の実験では、バックトランスレーションとトランスファー学習を適用して、より多くのトレーニングデータを自動生成し、より高い翻訳性能を達成する。 データのノイズを実証し,テキスト前処理を広範囲に行うためのアプローチを提案する。 BLEU, chrF, TERを併用して評価を行った。 ボニフェロニ補正による統計的意義は驚くほど高いベースラインシステムを示し、バックトランスレーションにより大幅な改善がもたらされた。 さらに,翻訳エラーとシステム制限の質的解析について述べる。

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