論文の概要: An Efficient Approach for Machine Translation on Low-resource Languages: A Case Study in Vietnamese-Chinese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19314v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 17:11:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:13.393521
• Title: An Efficient Approach for Machine Translation on Low-resource Languages: A Case Study in Vietnamese-Chinese
• Title（参考訳）: 低リソース言語における機械翻訳の効率化 : ベトナム・中国語を事例として
• Authors: Tran Ngoc Son, Nguyen Anh Tu, Nguyen Minh Tri,
• Abstract要約: ベトナム中国語などの低リソース言語で機械翻訳を行う手法を提案する。 提案手法は,多言語事前学習言語モデル(mBART)とベトナム語と中国語の単言語コーパスのパワーを利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6932009464531739
• License:
• Abstract: Despite the rise of recent neural networks in machine translation, those networks do not work well if the training data is insufficient. In this paper, we proposed an approach for machine translation in low-resource languages such as Vietnamese-Chinese. Our proposed method leveraged the power of the multilingual pre-trained language model (mBART) and both Vietnamese and Chinese monolingual corpus. Firstly, we built an early bird machine translation model using the bilingual training dataset. Secondly, we used TF-IDF technique to select sentences from the monolingual corpus which are the most related to domains of the parallel dataset. Finally, the first model was used to synthesize the augmented training data from the selected monolingual corpus for the translation model. Our proposed scheme showed that it outperformed 8% compared to the transformer model. The augmented dataset also pushed the model performance.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳における最近のニューラルネットワークの増加にもかかわらず、トレーニングデータが不十分な場合、これらのネットワークはうまく機能しない。 本稿では,ベトナム中国語などの低リソース言語における機械翻訳手法を提案する。 提案手法は,多言語事前学習言語モデル(mBART)とベトナム語と中国語の単言語コーパスのパワーを利用した。 まず,二言語学習データセットを用いた早期の鳥類機械翻訳モデルを構築した。 次に、TF-IDF法を用いて、並列データセットの領域に最も関連がある単言語コーパスから文を選択する。 最後に,第1のモデルを用いて,選択した単言語コーパスから翻訳モデルの強化学習データを合成した。 提案手法は変圧器モデルよりも8%高い性能を示した。 拡張データセットはモデルのパフォーマンスも押し上げた。

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