論文の概要: Evaluating Machine Translation Models for English-Hindi Language Pairs: A Comparative Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19604v1
- Date: Mon, 26 May 2025 07:15:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.23692
- Title: Evaluating Machine Translation Models for English-Hindi Language Pairs: A Comparative Analysis
- Title（参考訳）: 英語・ヒンディー語対に対する機械翻訳モデルの評価:比較分析
- Authors: Ahan Prasannakumar Shetty,
- Abstract要約: 本研究の目的は、汎用言語ドメインと専門言語ドメインの両方を扱う際に、異なる機械翻訳アプローチの有効性についての洞察を提供することである。
結果は、様々なメトリクスのパフォーマンスレベルを示し、現在の翻訳システムを改善するための強みと領域を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine translation has become a critical tool in bridging linguistic gaps, especially between languages as diverse as English and Hindi. This paper comprehensively evaluates various machine translation models for translating between English and Hindi. We assess the performance of these models using a diverse set of automatic evaluation metrics, both lexical and machine learning-based metrics. Our evaluation leverages an 18000+ corpus of English Hindi parallel dataset and a custom FAQ dataset comprising questions from government websites. The study aims to provide insights into the effectiveness of different machine translation approaches in handling both general and specialized language domains. Results indicate varying performance levels across different metrics, highlighting strengths and areas for improvement in current translation systems.
- Abstract（参考訳）: 機械翻訳は言語的ギャップ、特に英語やヒンディー語のような多種多様な言語の間の橋渡しにおいて重要な道具となっている。
本稿では、英語とヒンディー語を翻訳する各種機械翻訳モデルについて包括的に評価する。
我々は、語彙と機械学習に基づくメトリクスの両方を用いて、様々な自動評価指標を用いて、これらのモデルの性能を評価する。
本評価では,英語Hindi並列データセットの18000以上のコーパスと,政府Webサイトからの質問を構成するカスタムFAQデータセットを活用する。
本研究の目的は、汎用言語ドメインと専門言語ドメインの両方を扱う際に、異なる機械翻訳アプローチの有効性についての洞察を提供することである。
結果は、様々なメトリクスのパフォーマンスレベルを示し、現在の翻訳システムを改善するための強みと領域を強調している。
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