論文の概要: English-to-Prakrit Machine Translation via Multilingual Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06038v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 11:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-06 06:55:34.655329
• Title: English-to-Prakrit Machine Translation via Multilingual Transfer Learning
• Title（参考訳）: 多言語移動学習による英語から英語への機械翻訳
• Authors: Om Choksi, Smit Kareliya, Shrikant Malviya, Pruthwik Mishra,
• Abstract要約: IndicTrans2で対象言語がサポートされていない低リソース環境において、英語からプラクリット語への機械翻訳について検討する。 トークン化や語彙,アーキテクチャを変更することなく,PrakritをHindi言語タグ(hin_Deva)にマッピングすることで,多言語モデルに適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2375033480840756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study English-to-Prakrit machine translation in a low-resource setting where the target language is unsupported by IndicTrans2. We adapt the multilingual model by mapping Prakrit to the Hindi language tag (hin_Deva) without modifying the tokenizer, vocabulary, or architecture. Using a 1,474-pair Maharashtri Prakrit parallel corpus and evaluation on a 20-sample Ardhamagadhi test set, we report corpus BLEU improvements over an untuned baseline. The results indicate that script-compatible language routing can enable feasible transfer to unsupported classical languages, while highlighting limitations due to data scarcity and dialect mismatch. Our code and trained models are released to the public for further exploration https://github.com/D3v1s0m/indictrans2-prakrit-mt.
• Abstract（参考訳）: IndicTrans2で対象言語がサポートされていない低リソース環境において、英語からプラクリット語への機械翻訳について検討する。 トークン化や語彙,アーキテクチャを変更することなく,PrakritをHindi言語タグ(hin_Deva)にマッピングすることで,多言語モデルに適応する。 1,474対のMaharashtri Prakrit並列コーパスと20サンプルのArdhamagadhiテストセットの評価を用いて、未修正ベースラインに対するBLEU改善を報告した。 その結果、スクリプト互換言語ルーティングは、データ不足や方言ミスマッチによる制限を強調しつつ、サポート対象の古典言語への転送を可能にすることが示唆された。 私たちのコードとトレーニングされたモデルは、さらなる調査のために、https://github.com/D3v1s0m/indictrans2-prakrit-mtで公開されています。

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