論文の概要: Challenges in Translating Technical Lectures: Insights from the NPTEL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08698v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 14:15:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.276619
• Title: Challenges in Translating Technical Lectures: Insights from the NPTEL
• Title（参考訳）: 技術講義の翻訳の課題:NTTELの立場から
• Authors: Basudha Raje, Sadanand Venkatraman, Nandana TP, Soumyadeepa Das, Polkam Poojitha, M. Vijaykumar, Tanima Bagchi, Hema A. Murthy,
• Abstract要約: 本研究では,インド語における機械翻訳の実践的応用と方法論的意義について検討する。 この研究で優先される言語の選択は、言語多様性の三角測量によって動機づけられる。 インドのような多様な国では、技術的な概念を円滑に提供するための自然発声コーパスのキュレーションが不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5859637119452548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study examines the practical applications and methodological implications of Machine Translation in Indian Languages, specifically Bangla, Malayalam, and Telugu, within emerging translation workflows and in relation to existing evaluation frameworks. The choice of languages prioritized in this study is motivated by a triangulation of linguistic diversity, which illustrates the significance of multilingual accommodation of educational technology under NEP 2020. This is further supported by the largest MOOC portal, i.e., NPTEL, which has served as a corpus to facilitate the arguments presented in this paper. The curation of a spontaneous speech corpora that accounts for lucid delivery of technical concepts, considering the retention of suitable register and lexical choices are crucial in a diverse country like India. The findings of this study highlight metric-specific sensitivity and the challenges of morphologically rich and semantically compact features when tested against surface overlapping metrics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,インド語,特にバングラ語,マラヤラム語,テルグ語における機械翻訳の実践的応用と方法論的意義について,新たな翻訳ワークフローと既存の評価フレームワークとの関係について検討する。 本研究で優先される言語の選択は,NEP 2020の下での教育技術の多言語共用の重要性を示す言語多様性の三角測量によって動機付けられている。 このことはMOOCの最大のポータルである NPTEL によってさらに支持されており、この論文で提示された議論を促進するコーパスとして機能している。 インドのような多様な国では、適切な登録と語彙の選択の保持を考慮し、技術的概念の円滑な提供に寄与する自発的な音声コーパスのキュレーションが不可欠である。 本研究は, 表面重なり合う測定値に対して, 測定値に特異的な感度と, 形態的にリッチで意味論的にコンパクトな特徴の課題を明らかにするものである。

関連論文リスト

• Predicate-Argument Structure Divergences in Chinese and English Parallel Sentences and their Impact on Language Transfer [6.834698677197089]
  言語間自然言語処理は、低リソース環境で実用的なソリューションを提供する。 言語の違いは、特に類型的には遠い言語の間で、言語移動を妨げる。 本稿では、中国語と英語の同時文における述語句構造の分析について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-12T22:55:29Z)
• Bridging Gaps in Natural Language Processing for Yorùbá: A Systematic Review of a Decade of Progress and Prospects [0.6554326244334868]
  このレビューでは、注釈付きコーパスの不足、事前訓練された言語モデルの可用性の制限、音節複雑性やダイアクリティカル依存といった言語的課題を重要な障害として取り上げている。 この結果から,多言語・モノリンガル資源の増大が明らかとなった。ただし,この分野は,コードスイッチングやデジタル利用のための言語放棄といった社会文化的要因に制約されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T17:41:48Z)
• LEVOS: Leveraging Vocabulary Overlap with Sanskrit to Generate Technical Lexicons in Indian Languages [39.08623113730563]
  技術的用語の言語情報翻訳のためのサンスクリットに基づくセグメントの新規な利用法を提案する。 提案手法では,意味のあるサブワード単位の識別に文字レベルセグメンテーションを用いる。 我々はサンスクリットから派生したセグメントを用いた技術用語翻訳のための2つの実験的な設定における一貫した改善を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T18:50:13Z)
• Multilingual Evaluation of Semantic Textual Relatedness [0.0]
  意味的テクスト関係性(STR)は、言語的要素や話題、感情、視点といった非言語的要素を考慮して、表面的な単語重複を越えている。 以前のNLP研究は主に英語に焦点を合わせており、言語間の適用性を制限している。 Marathi、Hindi、スペイン語、英語でSTRを探索し、情報検索や機械翻訳などの可能性を解き放つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T17:16:03Z)
• Understanding Cross-Lingual Alignment -- A Survey [52.572071017877704]
  言語間アライメントは多言語言語モデルにおける言語間の表現の有意義な類似性である。 本研究は,言語間アライメントの向上,手法の分類,分野全体からの洞察の要約といった手法の文献を調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T11:39:53Z)
• A Survey on Lexical Ambiguity Detection and Word Sense Disambiguation [0.0]
  本稿では自然言語処理(NLP)分野における言語におけるあいまいさの理解と解決に焦点を当てた手法について検討する。 ディープラーニング技術から、WordNetのような語彙的リソースや知識グラフの活用まで、さまざまなアプローチを概説している。 本研究は, 感覚アノテートコーパスの不足, 非公式な臨床テキストの複雑さなど, この分野における永続的な課題を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T12:58:48Z)
• Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [56.93337350526933]
  最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。 この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。 方言データセットにおけるNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T03:04:38Z)
• Igniting Language Intelligence: The Hitchhiker's Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents [80.5213198675411]
  大規模言語モデル(LLM)は言語知能の分野を劇的に拡張した。 LLMは興味をそそるチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論技術を活用し、答えを導き出す途中の中間ステップを定式化しなければならない。 最近の研究は、自律言語エージェントの開発を促進するためにCoT推論手法を拡張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T14:30:55Z)
• AM2iCo: Evaluating Word Meaning in Context across Low-ResourceLanguages with Adversarial Examples [51.048234591165155]
  本稿では, AM2iCo, Adversarial and Multilingual Meaning in Contextを提案する。 言語間文脈における単語の意味の同一性を理解するために、最先端(SotA)表現モデルを忠実に評価することを目的としている。 その結果、現在のSotAプリトレーニングエンコーダは人間のパフォーマンスにかなり遅れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T20:23:45Z)

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。