Apr, 2020

伊博语 - 英语机器翻译：评估基准

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TL;DR该研究论文介绍了关于自然语言处理在非洲语言的应用的研究进展，指出非洲语言的自然语言处理技术和工具存在落后的现象。在此背景下，作者提出了建立一个 Igbo 语言的机器翻译基准数据集的思路，从而提升非洲语言的自然语言技术水平。
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发现论文，激发创造
  • IrokoBench：大型语言模型时代的非洲语言新基准

    本研究使用 IrokoBench 数据集对低资源的非洲语言进行了零样本学习、少样本学习和翻译测试，并发现了高资源语言和低资源非洲语言之间的显著性能差距。机器翻译测试集从而改善了一些以英语为中心的大型模型的表现，结果表明需要更多的努力来开发和适应非洲语言的大型语言模型。

    Jun, 2024

  • 用于南非语言的神经机器翻译基准测试

    该研究使用公共数据集为 5 种南非语言训练了神经机器翻译模型，并提供了训练和评估模型的代码，旨在促进南非语言领域的未来研究。

    Jun, 2019

  • OkwuGbé: Fon 和 Igbo 的端到端语音识别

    该研究建立了一个端到端、基于深度神经网络的语音识别模型，用于非洲的低资源语言 Fon 和 Igbo，该研究为 Fon 和 Igbo 提供了有价值的洞见，同时为非洲的其他低资源语言的语音识别模型的创建提供指导。

    Mar, 2021

  • IgboAPI 数据集：通过多方言丰富增强 Igbo 语言技术

    为了发展 Igbo 语言的语言技术以促进沟通、学习和保护，本研究通过构建多方言的 Igbo-API 数据集，并应用于 Igbo 语义词典和机器翻译的研究中，有效地解决了 Igbo 语言技术面临的方言差异问题。

    May, 2024

  • 塞内加尔沃洛夫语的低资源机器翻译

    本文介绍了一种基于循环神经网络（RNN）的机器翻译模型，结合次词单元和法语 - 英语语言对培训，提高了 Wolof / 法语对翻译性能。

    May, 2023

  • 非洲语言神经机器翻译的重点

    探讨使用现代神经机器翻译技术实现英语翻译成五种南非官方语言（Afrikaans、isiZulu、Northern Sotho、Setswana、Xitsonga），提供可重复使用的数据、代码和结果，为非洲机器翻译研究提供比较和承建的起点。

    Jun, 2019

  • 一个面向 Igbo 语的通用情感词汇表的开发

    本篇研究的目标是创建一个通用的情感词典（lexicon）来判断以 Igbo 语言写成的文件的情感，而无需将其翻译成英语。该研究使用 Liu 自动翻译的词典和手动添加的 Igbo 本地词汇构建了一个名为 IgboSentilex 的情感词典，并在 BBC Igbo 新闻频道进行了性能测试。结果表明，与其他通用情感词典相比，平均极性一致性高达 95.75％。

    Apr, 2020

  • 面向南部非洲语言的低资源神经机器翻译

    通过比较零 - shot 学习、迁移学习和多语言学习在三种班图语（Shona、IsiXhosa 和 IsiZulu）和英语翻译中的表现，我们展示了语言相似性对英语到 isiZulu 的迁移学习性能的重要性，并证明多语言学习在我们的数据集上优于迁移学习和零 - shot 学习，其最佳模型相对于基线英语到 isiZulu 模型的 BLEU 得分提高了 9.9、6.1 和 2.0，同时超过了之前的最佳表现。

    Apr, 2021

  • 五种非洲语言低资源神经机器翻译基准

    研究了最近神经机器翻译 (NMT) 在英语和五种非洲低资源语言 (LRL) 对之间的效果，并表明多语言模型 (multilingual approach) 在某些翻译方向上有 +5 分数的提升。同时，提供标准的实验数据和测试集以供未来的研究使用。

    Mar, 2020

  • 极低资源非洲语言的神经机器翻译：巴姆巴拉语案例研究

    本文研究了 Bambara 这种低资源语言的机器翻译问题，并提出了处理低资源语言数据稀缺问题的策略。我们还介绍了第一个 Bambara 到英文和法文的机器翻译平行数据集，并且提供了第一个机器翻译 Bambara 的基准结果。

    Nov, 2020