| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:On the use of morpho-syntactic description tags in neural machine translation with small and large training corpora
Avtorji:ID Donaj, Gregor (Avtor)
ID Sepesy Maučec, Mirjam (Avtor)
Datoteke:.pdf mathematics-10-01608-v2.pdf (448,16 KB)
MD5: 72D7F80C90A379F904D01A7DC8D27267
 
URL https://www.mdpi.com/2227-7390/10/9/1608
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:With the transition to neural architectures, machine translation achieves very good quality for several resource-rich languages. However, the results are still much worse for languages with complex morphology, especially if they are low-resource languages. This paper reports the results of a systematic analysis of adding morphological information into neural machine translation system training. Translation systems presented and compared in this research exploit morphological information from corpora in different formats. Some formats join semantic and grammatical information and others separate these two types of information. Semantic information is modeled using lemmas and grammatical information using Morpho-Syntactic Description (MSD) tags. Experiments were performed on corpora of different sizes for the English–Slovene language pair. The conclusions were drawn for a domain-specific translation system and for a translation system for the general domain. With MSD tags, we improved the performance by up to 1.40 and 1.68 BLEU points in the two translation directions. We found that systems with training corpora in different formats improve the performance differently depending on the translation direction and corpora size.
Ključne besede:neural machine translation, POS tags, MSD tags, inflected language, data sparsity, corpora size
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:31.01.2022
Datum sprejetja članka:06.05.2022
Datum objave:09.05.2022
Založnik:MDPI AG
Leto izida:2022
Št. strani:21 str.
Številčenje:Vol. 10, no. 9
PID:20.500.12556/DKUM-92312 Novo okno
UDK:004.5
COBISS.SI-ID:107195395 Novo okno
DOI:10.3390/math10091608 Novo okno
ISSN pri članku:2227-7390
Avtorske pravice:© 2022 by the authors
Datum objave v DKUM:28.03.2025
Število ogledov:157
Število prenosov:16
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Mathematics
Skrajšan naslov:Mathematics
Založnik:MDPI AG
ISSN:2227-7390
COBISS.SI-ID:523267865 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0069-2018
Naslov:Napredne metode interakcij v telekomunikacijah

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:strojno prevajanje, jezik, redkost podatkov, velikost telesa


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici