論文の概要: An Empirical Study on the Robustness of Massively Multilingual Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07673v1
• Date: Mon, 13 May 2024 12:01:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 13:55:08.806663
• Title: An Empirical Study on the Robustness of Massively Multilingual Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: 大規模多言語ニューラルマシン翻訳のロバスト性に関する実証的研究
• Authors: Supryadi, Leiyu Pan, Deyi Xiong,
• Abstract要約: 多言語多言語ニューラルマシン翻訳(MMNMT)は低リソース言語の翻訳品質を高めることが証明されている。 インドネシア・中国語翻訳のためのロバストネス評価ベンチマークデータセットを作成する。 このデータセットは、異なるサイズの4つのNLLB-200モデルを使用して、自動的に中国語に翻訳される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.08063412966712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massively multilingual neural machine translation (MMNMT) has been proven to enhance the translation quality of low-resource languages. In this paper, we empirically investigate the translation robustness of Indonesian-Chinese translation in the face of various naturally occurring noise. To assess this, we create a robustness evaluation benchmark dataset for Indonesian-Chinese translation. This dataset is automatically translated into Chinese using four NLLB-200 models of different sizes. We conduct both automatic and human evaluations. Our in-depth analysis reveal the correlations between translation error types and the types of noise present, how these correlations change across different model sizes, and the relationships between automatic evaluation indicators and human evaluation indicators. The dataset is publicly available at https://github.com/tjunlp-lab/ID-ZH-MTRobustEval.
• Abstract（参考訳）: 多言語多言語ニューラルマシン翻訳(MMNMT)は低リソース言語の翻訳品質を高めることが証明されている。 本稿では,様々な自然発生雑音に直面したインドネシア・中国語翻訳の翻訳堅牢性について実験的に検討する。 これを評価するために、インドネシアと中国語の翻訳のための堅牢性評価ベンチマークデータセットを作成する。 このデータセットは、異なるサイズの4つのNLLB-200モデルを使用して、自動的に中国語に翻訳される。 私たちは自動評価と人的評価の両方を行います。 詳細な分析により,翻訳誤りの種類とノイズの種類との相関,モデルサイズの違いによる相関,自動評価指標と人的評価指標の関係が明らかになった。 データセットはhttps://github.com/tjunlp-lab/ID-ZH-MTRobustEvalで公開されている。

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