論文の概要: Advancing Bangla Machine Translation Through Informal Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13487v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 16:22:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.744408
• Title: Advancing Bangla Machine Translation Through Informal Datasets
• Title（参考訳）: インフォーマルデータセットによるバングラ機械翻訳の高速化
• Authors: Ayon Roy, Risat Rahaman, Sadat Shibly, Udoy Saha Joy, Abdulla Al Kafi, Farig Yousuf Sadeque,
• Abstract要約: バングラ語は世界で6番目に広く話されている言語であり、約2億2400万人の母語話者がいる。 ほとんどのオンラインリソースは英語で書かれており、バングラ語に翻訳されていないことが多い。 本研究は,デジタルワールドにおけるバングラ語話者の非公式翻訳とアクセシビリティ向上に着目して,バングラ語機械翻訳の進歩を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bangla is the sixth most widely spoken language globally, with approximately 234 million native speakers. However, progress in open-source Bangla machine translation remains limited. Most online resources are in English and often remain untranslated into Bangla, excluding millions from accessing essential information. Existing research in Bangla translation primarily focuses on formal language, neglecting the more commonly used informal language. This is largely due to the lack of pairwise Bangla-English data and advanced translation models. If datasets and models can be enhanced to better handle natural, informal Bangla, millions of people will benefit from improved online information access. In this research, we explore current state-of-the-art models and propose improvements to Bangla translation by developing a dataset from informal sources like social media and conversational texts. This work aims to advance Bangla machine translation by focusing on informal language translation and improving accessibility for Bangla speakers in the digital world.
• Abstract（参考訳）: バングラ語は世界で6番目に広く話されている言語であり、約2億2400万人の母語話者がいる。 しかし、オープンソースのBanglaマシン翻訳の進歩は依然として限られている。 ほとんどのオンラインリソースは英語で書かれており、バングラ語に翻訳されていないことが多い。 バングラ語翻訳における既存の研究は主にフォーマルな言語に焦点を当てており、より一般的に使われる非公式な言語を無視している。 これは主に、ペアワイズ・バングラ・イングリッシュのデータと高度な翻訳モデルがないためである。 データセットとモデルを拡張して、自然で非公式なBanglaをうまく扱えるようにすれば、何百万人もの人々がオンライン情報アクセスの改善に恩恵を受けるだろう。 本研究では,現在の最先端モデルについて検討し,ソーシャルメディアや会話テキストなどの非公式な情報源からデータセットを作成することにより,バングラ翻訳の改良を提案する。 本研究は,デジタルワールドにおけるバングラ語話者の非公式翻訳とアクセシビリティ向上に着目して,バングラ語機械翻訳の進歩を目指す。

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