論文の概要: Low-resource Machine Translation: what for? who for? An observational study on a dedicated Tetun language translation service

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12262v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 06:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:07.240759
• Title: Low-resource Machine Translation: what for? who for? An observational study on a dedicated Tetun language translation service
• Title（参考訳）: 低リソース機械翻訳:何のために? : テトゥーン語翻訳専門サービスに関する観察的研究
• Authors: Raphael Merx, Hanna Suominen, Adérito José Guterres Correia, Trevor Cohn, Ekaterina Vylomova,
• Abstract要約: 我々は,Timor-Lesteのリンガ・フランカであるTetunについて,実世界のMT利用の観察分析を行った。 10万ドルの翻訳要求を分析してみると、既存のコーパスに基づいて仮定に挑戦するパターンが明らかになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.883641424813245
• License:
• Abstract: The impact of machine translation (MT) on low-resource languages remains poorly understood. In particular, observational studies of actual usage patterns are scarce. Such studies could provide valuable insights into user needs and behaviours, complementing survey-based methods. Here we present an observational analysis of real-world MT usage for Tetun, the lingua franca of Timor-Leste, using server logs from a widely-used MT service with over $70,000$ monthly active users. Our analysis of $100,000$ translation requests reveals patterns that challenge assumptions based on existing corpora. We find that users, many of them students on mobile devices, typically translate short texts into Tetun across diverse domains including science, healthcare, and daily life. This contrasts sharply with available Tetun corpora, which are dominated by news articles covering government and social issues. Our results suggest that MT systems for languages like Tetun should prioritise translating into the low-resource language, handling brief inputs effectively, and covering a wide range of domains relevant to educational contexts. More broadly, this study demonstrates how observational analysis can inform low-resource language technology development, by grounding research in practical community needs.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語に対する機械翻訳(MT)の影響はいまだよく分かっていない。 特に実際の使用パターンの観察的研究は少ない。 このような研究は、ユーザニーズや行動に関する貴重な洞察を与え、調査ベースの手法を補完する可能性がある。 本稿では,Timor-Lesteの言語フランカであるTetunについて,月間70,000ドル以上のアクティブユーザを抱える広く利用されているMTサービスのサーバログを用いて,実世界のMT使用状況の観察分析を行った。 10万ドルの翻訳要求を分析してみると、既存のコーパスに基づいて仮定に挑戦するパターンが明らかになる。 モバイル機器の学生であるユーザの多くは、科学、医療、日常生活などさまざまな分野の短いテキストをTetunに翻訳している。 これは、政府や社会問題に関するニュース記事が支配するテトゥンコーパスとは対照的である。 この結果から,Tetunのような言語用MTシステムは,低リソース言語への翻訳を優先し,簡潔な入力を効果的に処理し,教育的文脈に関連する幅広い領域をカバーすべきであることが示唆された。 より広範に、実践的なコミュニティニーズの研究を基盤として、観察分析が低リソース言語技術開発にどのように役立つかを示す。

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