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/2411.12262v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 07:29:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:42.786637
• 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, Adérito José Guterres Correia, Hanna Suominen, Ekaterina Vylomova,
• Abstract要約: 本稿では,Timor-LesteのTetun言語におけるMTサービスの実際の利用パターンについて考察する。 10万件の翻訳要求を解析した結果,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った。 この結果から,テトゥーンのような少数言語のためのMTシステムは,教育的文脈に関連する領域の精度を優先すべきであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.299910666525873
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• Abstract: Low-resource machine translation (MT) presents a diversity of community needs and application challenges that remain poorly understood. To complement surveys and focus groups, which tend to rely on small samples of respondents, we propose an observational study on actual usage patterns of a specialized MT service for the Tetun language, which is the lingua franca in Timor-Leste. 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 text from a high-resource language 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 minority languages like Tetun should prioritize accuracy on domains relevant to educational contexts, in the high-resource to low-resource direction. 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）: 低リソース機械翻訳(MT)は、コミュニティのニーズとアプリケーションの課題の多様性を示し、未理解のままである。 調査と焦点群を補完するため,Timor-Leste の lingua Frana である Tetun 言語専用の MT サービスの実際の利用パターンを考察した。 10万件の翻訳要求を解析した結果,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った。 モバイル機器のユーザは、多くはモバイルデバイスの学生で、通常、科学、医療、日常生活などさまざまな分野にまたがって、高ソースの言語からテキストをTetunに翻訳する。 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,テトゥーンのような少数言語のためのMTシステムは,高リソースから低リソースの方向に,教育コンテキストに関連する領域の精度を優先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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