論文の概要: Edeflip: Supervised Word Translation between English and Yoruba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13020v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 01:14:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.293189
• Title: Edeflip: Supervised Word Translation between English and Yoruba
• Title（参考訳）: Edeflip:英語とよるばの語訳を監督する
• Authors: Ikeoluwa Abioye, Jiani Ge,
• Abstract要約: 本研究では,英語からヨルバ語への単語翻訳のための教師付き埋め込みアライメント手法を実装した。 その結果, 高い埋め込み品質と正規化埋め込みにより単語翻訳精度が向上し, 両者の相互作用効果が向上することがわかった。 本結果は,低リソース言語における最先端の教師あり組込みアライメントの限界を実証するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, embedding alignment has become the state-of-the-art machine translation approach, as it can yield high-quality translation without training on parallel corpora. However, existing research and application of embedding alignment mostly focus on high-resource languages with high-quality monolingual embeddings. It is unclear if and how low-resource languages may be similarly benefited. In this study, we implement an established supervised embedding alignment method for word translation from English to Yoruba, the latter a low-resource language. We found that higher embedding quality and normalizing embeddings increase word translation precision, with, additionally, an interaction effect between the two. Our results demonstrate the limitations of the state-of-the-art supervised embedding alignment when it comes to low-resource languages, for which there are additional factors that need to be taken into consideration, such as the importance of curating high-quality monolingual embeddings. We hope our work will be a starting point for further machine translation research that takes into account the challenges that low-resource languages face.
• Abstract（参考訳）: 近年,組込みアライメントが最先端の機械翻訳手法となり,並列コーパスをトレーニングすることなく高品質な翻訳が実現されている。 しかし、組込みアライメントの既存の研究と応用は、主に高品質なモノリンガル埋め込みを持つ高リソース言語に焦点を当てている。 同様に低リソース言語がどのような恩恵を受けるかは不明だ。 本研究では,低リソース言語であるヨルバ語への単語翻訳のための教師付き組込みアライメント手法を実装した。 その結果, 高い埋め込み品質と正規化埋め込みにより単語翻訳精度が向上し, 両者の相互作用効果が向上することがわかった。 その結果,低リソース言語においては,高品質なモノリンガル埋め込みの計算の重要性など,考慮すべき要素がいくつかある。 私たちは、低リソース言語が直面する課題を考慮に入れた、さらなる機械翻訳研究の出発点になることを期待しています。

関連論文リスト

• Investigating Neural Machine Translation for Low-Resource Languages: Using Bavarian as a Case Study [1.6819960041696331]
  本稿では,ドイツ語とバイエルン語の自動翻訳システムを開発するために,最先端のニューラルマシン翻訳技術を再考する。 我々の実験では、バックトランスレーションとトランスファー学習を適用して、より多くのトレーニングデータを自動生成し、より高い翻訳性能を達成する。 ボニフェロニ補正による統計的意義は驚くほど高いベースラインシステムを示し、バックトランスレーションにより大幅な改善がもたらされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T06:16:26Z)
• Enhancing Cross-lingual Sentence Embedding for Low-resource Languages with Word Alignment [13.997006139875563]
  低リソース言語における言語間単語表現は、特に現在のモデルにおける高リソース言語における単語表現と一致していない。 そこで本研究では,既製の単語アライメントモデルを用いて,英語と低リソース言語8言語間の単語アライメントを明確にする新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T05:58:53Z)
• NusaWrites: Constructing High-Quality Corpora for Underrepresented and Extremely Low-Resource Languages [54.808217147579036]
  インドネシアの地方言語について事例研究を行う。 データセット構築におけるオンラインスクラップ,人文翻訳,および母語話者による段落作成の有効性を比較した。 本研究は,母語話者による段落作成によって生成されたデータセットが,語彙的多様性と文化的内容の点で優れた品質を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T14:42:33Z)
• The Best of Both Worlds: Combining Human and Machine Translations for Multilingual Semantic Parsing with Active Learning [50.320178219081484]
  人文翻訳と機械翻訳の両方の長所を生かした能動的学習手法を提案する。 理想的な発話選択は、翻訳されたデータの誤りとバイアスを著しく低減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T05:57:47Z)
• Rethinking Round-Trip Translation for Machine Translation Evaluation [44.83568796515321]
  ラウンドトリップ翻訳が参照なしで自動評価に利用できるという驚くべき発見を報告する。 ラウンドトリップ翻訳が複数の機械翻訳評価タスクに有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T15:06:20Z)
• No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation [69.28110770760506]
  低レベルの言語と高レベルの言語のパフォーマンスギャップを狭めるためのデータセットとモデルを作成します。 何千ものタスクをトレーニングしながらオーバーフィッティングに対処するために,複数のアーキテクチャとトレーニングの改善を提案する。 本モデルでは,従来の最先端技術と比較して,BLEUの44%の改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T07:33:36Z)
• Continual Mixed-Language Pre-Training for Extremely Low-Resource Neural Machine Translation [53.22775597051498]
  我々は,mbart を未熟な言語に効果的に適用するための,継続的な事前学習フレームワークを提案する。 その結果,mBARTベースラインの微調整性能を一貫して改善できることが示された。 私たちのアプローチは、両方の言語が元のmBARTの事前トレーニングで見られる翻訳ペアのパフォーマンスを高めます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-09T14:49:07Z)
• Learning Contextualised Cross-lingual Word Embeddings and Alignments for Extremely Low-Resource Languages Using Parallel Corpora [63.5286019659504]
  そこで本稿では,小さな並列コーパスに基づく文脈型言語間単語埋め込み学習手法を提案する。 本手法は,入力文の翻訳と再構成を同時に行うLSTMエンコーダデコーダモデルを用いて単語埋め込みを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T22:24:01Z)
• Anchor-based Bilingual Word Embeddings for Low-Resource Languages [76.48625630211943]
  良質な単言語単語埋め込み(MWEs)は、大量のラベルのないテキストを持つ言語向けに構築することができる。 MWEは、数千の単語変換ペアだけでバイリンガル空間に整列することができる。 本稿では,高資源言語におけるベクトル空間を出発点とするBWEの構築手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T19:17:00Z)
• Incorporating Bilingual Dictionaries for Low Resource Semi-Supervised Neural Machine Translation [5.958653653305609]
  我々は、単語・バイ・ワードの翻訳によって合成文を生成する、広く利用可能なバイリンガル辞書を組み込んだ。 これにより、高品質なコンテンツを維持しながら、モデルの語彙を自動的に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-05T02:14:14Z)
• Combining Pretrained High-Resource Embeddings and Subword Representations for Low-Resource Languages [24.775371434410328]
  形態学的に豊かな言語(MRL)の質を利用した手法を探求する。 本稿では,Xhosa- English 翻訳の下流処理において,事前学習と形態的インフォームド単語の埋め込みを併用したメタ埋め込み手法が有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T21:30:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。