Paragraph-Level Translation of Low-Resource Finno-Ugric Languages

Date

2024

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Tartu Ülikool

Abstract

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.

Description

Keywords

neural machine translation, paragraph-level translation, discourse-level phenomena, massively multilingual models, MADLAD-400

Citation