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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

Corpus Augmentation Based on Pseudo-Chinese Generation for Chinese-Japanese Neural Machine Translation

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230196
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230196
13528093-0832-483b-9b81-576c500b2f42
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-4W-05.pdf IPSJ-Z85-4W-05.pdf (490.8 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル Corpus Augmentation Based on Pseudo-Chinese Generation for Chinese-Japanese Neural Machine Translation
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
筑波大
著者所属
筑波大
著者名 魏, 徴

× 魏, 徴

魏, 徴

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関, 洋平

× 関, 洋平

関, 洋平

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 The performance of neural machine translation model depends on the size of training datasets. This paper presents a novel corpus augmentation for Chinese-Japanese neural machine translation. Unlike conventional corpus augmentation methods, we perform corpus augmentation by generating pseudo-Chinese sentences directly from Japanese monolingual corpus. Rules are set up to replace particles and auxiliaries written in kana characters with Chinese kanji words that have the same meanings. In addition, using word embedding, nouns, verbs, adjectives written in kana characters are converted into words written in kanji characters with the similar meaning. We evaluate the proposed method using BLEU evaluation metric and compare it with back-translation method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 821-822, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:15:01.735579
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