論文の概要: Translation Deserves Better: Analyzing Translation Artifacts in Cross-lingual Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02331v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 14:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:00:43.863247
• Title: Translation Deserves Better: Analyzing Translation Artifacts in Cross-lingual Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 翻訳の質が向上する: 言語間の視覚的質問応答における翻訳アーチファクトの分析
• Authors: ChaeHun Park, Koanho Lee, Hyesu Lim, Jaeseok Kim, Junmo Park, Yu-Jung Heo, Du-Seong Chang, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 異なる言語にまたがって信頼性の高い視覚的質問応答(VQA)システムを構築することは難しい問題である。 近年,機械翻訳システムを用いた言語間VQAタスクの開発が進められている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.703811132512573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building a reliable visual question answering~(VQA) system across different languages is a challenging problem, primarily due to the lack of abundant samples for training. To address this challenge, recent studies have employed machine translation systems for the cross-lingual VQA task. This involves translating the evaluation samples into a source language (usually English) and using monolingual models (i.e., translate-test). However, our analysis reveals that translated texts contain unique characteristics distinct from human-written ones, referred to as translation artifacts. We find that these artifacts can significantly affect the models, confirmed by extensive experiments across diverse models, languages, and translation processes. In light of this, we present a simple data augmentation strategy that can alleviate the adverse impacts of translation artifacts.
• Abstract（参考訳）: 様々な言語にまたがる信頼性の高い視覚的質問応答(VQA)システムの構築は、主にトレーニング用の豊富なサンプルが不足しているため、難しい問題である。 この課題に対処するために、近年の研究では、言語間VQAタスクに機械翻訳システムを用いている。 これは、評価サンプルをソース言語(通常、英語)に翻訳し、モノリンガルモデル(すなわち、翻訳-テスト)を使用する。 しかし,本分析の結果,翻訳文には,翻訳遺物と呼ばれる人文とは別個の特徴があることが明らかとなった。 これらのアーティファクトはモデルに大きく影響し、様々なモデル、言語、翻訳プロセスにわたる広範な実験によって確認される。 これを踏まえて,翻訳アーチファクトの有害な影響を軽減できる簡単なデータ拡張戦略を提案する。

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