Machine Translation of Restaurant Reviews: New Corpus for Domain Adaptation and Robustness
Machine Translation of Restaurant Reviews: New Corpus for Domain Adaptation and Robustness
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餐厅评论的机器翻译：用于领域适应和稳健性的新语料库
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Vassilina Nikoulina
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Alexandre Berard;Ioan Calapodescu;Marc Dymetman;Claude Roux;J. Meunier;Vassilina Nikoulina
我们共享 Foursquare 餐厅评论的法语-英语平行语料库，并定义了一项新任务，以鼓励在现实场景中对神经机器翻译鲁棒性和领域适应进行研究，在这种情况下，更高质量的 MT 将大有裨益。我们讨论此类用户生成内容的挑战，并训练基于最新 MT 稳健性技术的良好基线模型。我们还进行了广泛的评估（自动和人工），显示出对现有在线系统的显着改进。最后，我们基于特定领域多义词的情感分析或翻译准确性提出特定于任务的指标。
We share a French-English parallel corpus of Foursquare restaurant reviews, and define a new task to encourage research on Neural Machine Translation robustness and domain adaptation, in a real-world scenario where better-quality MT would be greatly beneficial. We discuss the challenges of such user-generated content, and train good baseline models that build upon the latest techniques for MT robustness. We also perform an extensive evaluation (automatic and human) that shows significant improvements over existing online systems. Finally, we propose task-specific metrics based on sentiment analysis or translation accuracy of domain-specific polysemous words.
利用合成噪声提高机器翻译的鲁棒性
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies
影响因子：
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作者：
Vaibhav, Vaibhav;Singh, Sumeet;Stewart, Craig;Neubig, Graham
通讯作者：
Neubig, Graham