Sirvi Autor "Pashchenko, Dmytro" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Paragraph-Level Machine Translation for Low-Resource Finno-Ugric Languages
(University of Tartu Library, 2025-03) Pashchenko, Dmytro; Yankovskaya, Lisa; Fishel, Mark; Johansson, Richard; Stymne, Sara
We develop paragraph-level machine translation for four low-resource Finno-Ugric languages: Proper Karelian, Livvi, Ludian, and Veps. The approach is based on sentence-level pre-trained translation models, which are fine-tuned with paragraph-parallel data. This allows the resulting model to develop a native ability to handle discource-level phenomena correctly, in particular translating from grammatically gender-neutral input in Finno-Ugric languages. We collect monolingual and parallel paragraph-level corpora for these languages. Our experiments show that paragraph-level translation models can translate sentences no worse than sentence-level systems, while handling discourse-level phenomena better. For evaluation, we manually translate part of FLORES-200 into these four languages. All our results, data, and models are released openly.
Paragraph-Level Translation of Low-Resource Finno-Ugric Languages
(Tartu Ülikool, 2024) Pashchenko, Dmytro; Fishel, Mark, juhendaja; Yankovskaya, Elizaveta, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
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.