論文の概要: A Data Selection Approach for Enhancing Low Resource Machine Translation Using Cross-Lingual Sentence Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02712v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 13:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:06:49.986840
• Title: A Data Selection Approach for Enhancing Low Resource Machine Translation Using Cross-Lingual Sentence Representations
• Title（参考訳）: 言語間文表現を用いた低資源機械翻訳のためのデータ選択手法
• Authors: Nidhi Kowtal, Tejas Deshpande, Raviraj Joshi,
• Abstract要約: 本研究は,既存のデータセットが特に騒々しい英語-マラティー語対の事例に焦点を当てた。 データ品質問題の影響を軽減するために,言語間文表現に基づくデータフィルタリング手法を提案する。 その結果,IndicSBERTによるベースラインポストフィルタよりも翻訳品質が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4499833362998489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine translation in low-resource language pairs faces significant challenges due to the scarcity of parallel corpora and linguistic resources. This study focuses on the case of English-Marathi language pairs, where existing datasets are notably noisy, impeding the performance of machine translation models. To mitigate the impact of data quality issues, we propose a data filtering approach based on cross-lingual sentence representations. Our methodology leverages a multilingual SBERT model to filter out problematic translations in the training data. Specifically, we employ an IndicSBERT similarity model to assess the semantic equivalence between original and translated sentences, allowing us to retain linguistically correct translations while discarding instances with substantial deviations. The results demonstrate a significant improvement in translation quality over the baseline post-filtering with IndicSBERT. This illustrates how cross-lingual sentence representations can reduce errors in machine translation scenarios with limited resources. By integrating multilingual sentence BERT models into the translation pipeline, this research contributes to advancing machine translation techniques in low-resource environments. The proposed method not only addresses the challenges in English-Marathi language pairs but also provides a valuable framework for enhancing translation quality in other low-resource language translation tasks.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語対における機械翻訳は、並列コーパスと言語資源の不足により、重大な課題に直面している。 本研究は、既存のデータセットが特にうるさく、機械翻訳モデルの性能を損なう英語-マラティー語対の場合に焦点を当てる。 データ品質問題の影響を軽減するために,言語間文表現に基づくデータフィルタリング手法を提案する。 本手法は多言語SBERTモデルを用いて,学習データ中の問題翻訳をフィルタリングする。 具体的には、IndicSBERT類似性モデルを用いて、原文と翻訳文間の意味的等価性を評価し、言語学的に正しい翻訳を保ちながら、かなりのずれのあるインスタンスを破棄することができる。 その結果,IndicSBERTによるベースラインポストフィルタよりも翻訳品質が大幅に向上した。 このことは、言語間の文表現が限られたリソースを持つ機械翻訳シナリオのエラーを減らす方法を示している。 本研究は,多言語文BERTモデルを翻訳パイプラインに統合することにより,低リソース環境における機械翻訳技術の進歩に寄与する。 提案手法は、英語とマラティア語の組み合わせの課題に対処するだけでなく、他の低リソース言語翻訳タスクの翻訳品質を高めるための貴重なフレームワークを提供する。

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