Silo NLP 在 WAT2022 的参与情况
计算与语言
2022-08-03 v1
摘要
本文提供了 “Silo NLP” 提交至亚洲翻译研讨会（WAT2022）的系统描述。我们参与了印度多模态任务（英语→ Hindi、英语→ Malayalam 和英语→ Bengali 多模态翻译）。对于纯文本翻译，我们从头训练了 Transformer 并微调了 mBART-50 模型。对于多模态翻译，我们使用了相同的 mBART 架构，并从图像中提取对象标签作为视觉特征，与文本序列拼接。我们的提交在多项任务中名列前茅，包括英语→ Hindi 多模态翻译（评测测试）、英语→ Malayalam 纯文本与多模态翻译（评测测试）、英语→ Bengali 多模态翻译（挑战测试）以及英语→ Bengali 纯文本翻译（评测测试）。
引用
@article{arxiv.2208.01296,
title = {Silo NLP's Participation at WAT2022},
author = {Shantipriya Parida and Subhadarshi Panda and Stig-Arne Grönroos and Mark Granroth-Wilding and Mika Koistinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01296},
year = {2022}
}
备注
Submitted to Workshop on Asian Translation (WAT2022)