Adapting NMT to caption translation in Wikimedia Commons for low-resource languages
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http://hdl.handle.net/10045/96612
Título: | Adapting NMT to caption translation in Wikimedia Commons for low-resource languages |
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Título alternativo: | Adaptando NMT a la traducción de pies de imagen en Wikimedia Commons para idiomas con pocos recursos |
Autor/es: | Poncelas, Alberto | Sarasola Gabiola, Kepa | Dowling, Meghan | Way, Andy | Labaka Intxauspe, Gorka | Alegría Loinaz, Iñaki |
Palabras clave: | Machine Translation | Low-resource languages | Bilingual corpora | Language resources from Wikipedia | Traducción automática | Idiomas con recursos limitados | Corpus bilingüe | Recursos lingüísticos extraídos de Wikipedia |
Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación: | sep-2019 |
Editor: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Cita bibliográfica: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2019, 63: 33-40. doi:10.26342/2019-63-3 |
Resumen: | This paper presents a successful domain adaptation of a general neural machine translation (NMT) system using a bilingual corpus created with captions for images in Wikimedia Commons for the Spanish-Basque and English-Irish pairs. | Este artículo presenta una adaptación a dominio exitosa de un sistema de Traducción automática neuronal (NMT) utilizando un corpus bilingüe creado con los pies de imagen utilizados en Wikimedia Commons para los pares de idiomas español-euskera e inglés-irlandés. |
Patrocinador/es: | The research leading to these results was carried out as part of the TADEEP project (Spanish Ministry of Economy and Competitiveness TIN2015-70214-P, with FEDER funding). This work has been supported by the ADAPT Centre for Digital Content Technology which is funded under the SFI Research Centres Programme (Grant 13/RC/2106) and is co-funded under the European Regional Development Fund. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/96612 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2019-63-3 |
Idioma: | eng |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
Derechos: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | https://doi.org/10.26342/2019-63-3 |
Aparece en las colecciones: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 63 (2019) |
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