論文の概要: Building a Functional Machine Translation Corpus for Kpelle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18905v1
• Date: Sat, 24 May 2025 23:39:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.739655
• Title: Building a Functional Machine Translation Corpus for Kpelle
• Title（参考訳）: Kpelleのための関数型機械翻訳コーパスの構築
• Authors: Kweku Andoh Yamoah, Jackson Weako, Emmanuel J. Dorley,
• Abstract要約: 本稿では,機械翻訳のための英語-Kpelleデータセットについて紹介する。 データセットの2つのバージョンでMetaのNo Language Left Behind(NLLB)モデルを微調整することにより、Kpelle-to- English方向のBLEUスコアを最大30まで達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce the first publicly available English-Kpelle dataset for machine translation, comprising over 2000 sentence pairs drawn from everyday communication, religious texts, and educational materials. By fine-tuning Meta's No Language Left Behind(NLLB) model on two versions of the dataset, we achieved BLEU scores of up to 30 in the Kpelle-to-English direction, demonstrating the benefits of data augmentation. Our findings align with NLLB-200 benchmarks on other African languages, underscoring Kpelle's potential for competitive performance despite its low-resource status. Beyond machine translation, this dataset enables broader NLP tasks, including speech recognition and language modelling. We conclude with a roadmap for future dataset expansion, emphasizing orthographic consistency, community-driven validation, and interdisciplinary collaboration to advance inclusive language technology development for Kpelle and other low-resourced Mande languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 日常コミュニケーション, 宗教テキスト, 教育資料から2000以上の文対を抽出した, 機械翻訳用英語-Kpelleデータセットについて紹介する。 データセットの2つのバージョンでMetaのNo Language Left Behind(NLLB)モデルを微調整することにより、Kpelle-to- English方向のBLEUスコアを最大30まで達成し、データ拡張のメリットを実証した。 我々の研究結果は、他のアフリカの言語におけるNLLB-200ベンチマークと一致しており、Kpelleの低リソース状態にもかかわらず、競合性能の可能性を強調している。 このデータセットは機械翻訳以外にも、音声認識や言語モデリングなど幅広いNLPタスクを可能にする。 我々は、Kpelleや他の低リソースのMande言語のための包括的言語技術開発を進めるための、正書法整合性、コミュニティ主導の検証、学際的コラボレーションを強調した、将来のデータセット拡張のためのロードマップで締めくくります。

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