Paragraph-Level Translation of Low-Resource Finno-Ugric Languages
Paragraph-Level Translation of Low-Resource Finno-Ugric Languages
Massiliselt mitmekeelsete masintõlkemudelite teke võimaldas tõhusalt tõlkida paljusid keeli samaaegselt, sealhulgas neid, millel on piiratud hulk ressursse. Hiljutine rekordiomanik MADLAD-400, mis katab üle 400 keele, on suuresti uurimata. Käesolevas töös püüame uurida MADLADi võimekust, häälestades seda nelja väikese ressursiga soomeugri keele (karjala, liivi, lüüdi ja vepsa, mis ei sisaldu MADLADis) tõlkimisele vene keelde ja tagasi. Lisaks uurime lõigutasandil tõlke mõju mudeli kvaliteedile, kasutades MADLADi dokumenditasemel tõlkimise võimekust. Leiame, et 1) MADLADi-põhine süsteem saavutab tipptasemel mudelitega võrreldavad tulemused ja avastame, et 2) süsteemi lõigutasandil versioon ületab lausetasemel versiooni kuni kolme BLEU punkti võrra, parandades oluliselt lausetevahelist kooskõla.
- Comenius-Institu Germany
- University of Tartu Estonia
massively multilingual models, paragraph-level translation, MADLAD-400, discourse-level phenomena, informatics, magistritööd, infotehnoloogia, infotechnology, neural machine translation, informaatika, 004
massively multilingual models, paragraph-level translation, MADLAD-400, discourse-level phenomena, informatics, magistritööd, infotehnoloogia, infotechnology, neural machine translation, informaatika, 004
selected citations These citations are derived from selected sources.This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
Citations provided by BIP!Popularity provided by BIP!