論文の概要: Defining Boundaries: The Impact of Domain Specification on Cross-Language and Cross-Domain Transfer in Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11926v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 18:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 18:06:47.047737
• Title: Defining Boundaries: The Impact of Domain Specification on Cross-Language and Cross-Domain Transfer in Machine Translation
• Title（参考訳）: 境界の定義: ドメイン仕様が機械翻訳におけるクロスランゲージとクロスドメイン転送に与える影響
• Authors: Lia Shahnazaryan, Meriem Beloucif,
• Abstract要約: 言語間変換学習は、高ソース言語のデータを活用することで、有望なソリューションを提供する。 本稿では,ドメイン関連データの微調整によるニューラルネットワーク翻訳(NMT)のドメイン固有品質の向上について検討する。 本研究は,特に医学,法学,ITなどの専門分野において,ドメイン固有の翻訳品質が著しく向上していることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44601285466405083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in neural machine translation (NMT) have revolutionized the field, yet the dependency on extensive parallel corpora limits progress for low-resource languages. Cross-lingual transfer learning offers a promising solution by utilizing data from high-resource languages but often struggles with in-domain NMT. In this paper, we investigate three pivotal aspects: enhancing the domain-specific quality of NMT by fine-tuning domain-relevant data from different language pairs, identifying which domains are transferable in zero-shot scenarios, and assessing the impact of language-specific versus domain-specific factors on adaptation effectiveness. Using English as the source language and Spanish for fine-tuning, we evaluate multiple target languages including Portuguese, Italian, French, Czech, Polish, and Greek. Our findings reveal significant improvements in domain-specific translation quality, especially in specialized fields such as medical, legal, and IT, underscoring the importance of well-defined domain data and transparency of the experiment setup in in-domain transfer learning.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(NMT)の最近の進歩はこの分野に革命をもたらしたが、大規模な並列コーパスへの依存は低リソース言語の進歩を制限する。 言語間変換学習は、高ソース言語からのデータを活用することで有望なソリューションを提供するが、しばしばドメイン内のNMTと競合する。 本稿では,異なる言語ペアからドメイン関連データを微調整することでNMTのドメイン特質を高めること,ゼロショットシナリオでどのドメインを転送可能かを特定すること,言語特化要因とドメイン特化要因が適応性に与える影響を評価すること,の3つの重要な側面について検討する。 ポルトガル語,イタリア語,フランス語,チェコ語,ポーランド語,ギリシャ語など,複数の対象言語を評価する。 本研究は,特に医学,法学,ITなどの専門分野において,ドメイン固有の翻訳品質が著しく向上していることを明らかにする。

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