D 2023

MUNI-NLP Systems for Low-resource Indic Machine Translation

SIGNORONI, Edoardo a Pavel RYCHLÝ

Základní údaje

Originální název

MUNI-NLP Systems for Low-resource Indic Machine Translation

Autoři

SIGNORONI, Edoardo a Pavel RYCHLÝ

Vydání

Singapore, Proceedings of the Eighth Conference on Machine Translation, od s. 959-966, 8 s. 2023

Nakladatel

Association for Computational Linguistics

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/23:00138713

Organizace

Fakulta informatiky – Masarykova univerzita – Repozitář

ISBN

979-8-89176-041-7

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

low-resource;machine translation;NLP

Návaznosti

LM2023062, projekt VaV.
Změněno: 31. 7. 2025 00:50, RNDr. Daniel Jakubík

Anotace

V originále

The WMT 2023 Shared Task on Low-Resource Indic Language Translation featured to and from Assamese, Khasi, Manipuri, Mizo on one side and English on the other. We submitted systems supervised neural machine translation systems for each pair and direction and experimented with different configurations and settings for both preprocessing and training. Even if most of them did not reach competitive performance, our experiments uncovered some interesting points for further investigation, namely the relation between dataset and model size, and the impact of the training framework. Moreover, the results of some of our preliminary experiments on the use of word embeddings initialization, backtranslation, and model depth were in contrast with previous work. The final results also show some disagreement in the automated metrics employed in the evaluation.

Přiložené soubory