应用于英阿翻译的性别感知口语机器翻译
计算与语言
2018-02-27 v1
摘要
口语机器翻译（SLT）正变得更为广泛使用，并成为帮助跨越语言障碍的通信工具。SLT 的挑战之一是从无性别一致的语言到有性别一致的语言的翻译，例如英语到阿拉伯语。在本文中，我们引入一种方法，通过使神经机器翻译系统能够产生性别感知翻译来应对此限制。我们展示了 NMT 系统可以建模说话人/听者性别信息以产生性别感知翻译。我们提出了一种生成用于使 NMT 系统适配以产生性别感知翻译的数据的方法。所提出的方法可通过 2 个 BLEU 点实现翻译质量的显著提升。
引用
@article{arxiv.1802.09287,
title = {Gender Aware Spoken Language Translation Applied to English-Arabic},
author = {Mostafa Elaraby and Ahmed Y. Tawfik and Mahmoud Khaled and Hany Hassan and Aly Osama},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09287},
year = {2018}
}
备注
Proceedings of the Second International Conference on Natural Language and Speech Processing, 2018 IEEE