論文の概要: Enhancing Language Learning through Technology: Introducing a New English-Azerbaijani (Arabic Script) Parallel Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05189v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 21:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:46:54.656534
• Title: Enhancing Language Learning through Technology: Introducing a New English-Azerbaijani (Arabic Script) Parallel Corpus
• Title（参考訳）: 技術による言語学習の促進:新しい英語・アゼルバイジャン語(アラビア語)パラレルコーパスの導入
• Authors: Jalil Nourmohammadi Khiarak, Ammar Ahmadi, Taher Ak-bari Saeed, Meysam Asgari-Chenaghlu, Toğrul Atabay, Mohammad Reza Baghban Karimi, Ismail Ceferli, Farzad Hasanvand, Seyed Mahboub Mousavi, Morteza Noshad,
• Abstract要約: 本稿では,英語・アゼルバイジャン語の並列コーパスについて紹介する。 これは、低リソース言語のための言語学習と機械翻訳の技術的ギャップを埋めるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9051256541674136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a pioneering English-Azerbaijani (Arabic Script) parallel corpus, designed to bridge the technological gap in language learning and machine translation (MT) for under-resourced languages. Consisting of 548,000 parallel sentences and approximately 9 million words per language, this dataset is derived from diverse sources such as news articles and holy texts, aiming to enhance natural language processing (NLP) applications and language education technology. This corpus marks a significant step forward in the realm of linguistic resources, particularly for Turkic languages, which have lagged in the neural machine translation (NMT) revolution. By presenting the first comprehensive case study for the English-Azerbaijani (Arabic Script) language pair, this work underscores the transformative potential of NMT in low-resource contexts. The development and utilization of this corpus not only facilitate the advancement of machine translation systems tailored for specific linguistic needs but also promote inclusive language learning through technology. The findings demonstrate the corpus's effectiveness in training deep learning MT systems and underscore its role as an essential asset for researchers and educators aiming to foster bilingual education and multilingual communication. This research covers the way for future explorations into NMT applications for languages lacking substantial digital resources, thereby enhancing global language education frameworks. The Python package of our code is available at https://pypi.org/project/chevir-kartalol/, and we also have a website accessible at https://translate.kartalol.com/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、アンダーリソース言語のための言語学習と機械翻訳(MT)の技術的ギャップを埋めるために設計された、英語・アゼルバイジャン語並列コーパスについて紹介する。 548,000のパラレル文と1言語あたり約900万語からなるこのデータセットは、自然言語処理(NLP)アプリケーションと言語教育技術の強化を目的として、ニュース記事や聖文などの多様な情報源から得られたものである。 このコーパスは言語資源、特にニューラルマシン翻訳(NMT)革命にひっかかったトルコ語にとって、言語資源の領域において重要な一歩を踏み出した。 英語とアゼルバイジャン語(アラビア語)の言語ペアに関する最初の包括的ケーススタディを提示することで、この研究は低リソースの文脈におけるNTTの変容の可能性を強調している。 このコーパスの開発と利用は、特定の言語的ニーズに合わせた機械翻訳システムの発展を促進するだけでなく、技術を通じた包括的言語学習を促進する。 本研究は,深層学習型MTシステムの学習におけるコーパスの有効性を明らかにし,バイリンガル教育と多言語コミュニケーションの育成を目指す研究者や教育者にとって,その役割を明らかにするものである。 本研究は,本格的なデジタルリソースを欠く言語に対するNMT応用の今後の研究方法について取り上げ,グローバルな言語教育フレームワークの強化を図っている。 コードのPythonパッケージはhttps://pypi.org/project/chevir-kartalol/で入手できます。

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