A study of data augmentation and accuracy improvement in machine translation for Vietnamese sign language
Tác giả: Thi Bich Diep Nguyen, Trung Nghia Phung, Tat Thang Vu
Số trang:
P. 143-158
Số phát hành:
Tập 39 - Số 2
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
English
Từ khóa:
Natural language processing, machine translation, Vietnamese sign language, data augmentation, data enrichment
Chủ đề:
Sign language
Tóm tắt:
In this paper, we experimented with and proposed several methods for building and improving models for the VL to VSL translation task. We presented a data augmentation method to improve the performance of our neural machine translation models. Using an initial dataset of 10k bilingual sentence pairs, we were able to obtain a new dataset of 60k sentence pairs with a perplexity score no more than 1.5 times that of the original dataset.
Tạp chí liên quan
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong nghiệp vụ ngân hàng tại Việt Nam: Thực trạng và khuyến nghị
- Mô hình học sâu phát hiện và nhận diện mã container áp dụng trong vận hành cảng thông minh
- Phát hiện lỗ hổng mã nguồn theo hướng tiếp cận học sâu
- Nghiên cứu, thiết kế và kiểm tra thuật toán mã hóa GIFT-128-bit
- Xây dựng chương trình tính toán động lực học động cơ đốt trong bốn kỳ