Arabiska Dialects presenterar många utmaningar för maskinöversättning, inte minst av vilka är bristen på dataresurser. Vi använder crowdsourcing för att billigt och snabbt bygga LevantineEngelska och egyptisk-Engelska parallellkorpora, bestående av 1.1M ord respektive 380k ord. De dialektiska meningarna är utvalda från en stor corpus av arabiska webbtext, och översatta med Amazons Mekaniska Turk. Vi använder denna data för att bygga Dialectal Arabiska MT-system, och finner att små mängder dialektiska data har en dramatisk inverkan på översättningens kvalitet. Vid översättning av egyptiska och Levantine testuppsättningar, vårt Dialectal Arabiska MT-system utför 6,3 och 7,0 BLEU poäng högre än en modern Standard Arabiska MT-system tränas på en 150M-ord Arabisk-Engelska parallella corpus.
REF använde crowdsourcing för att konstruera en 1,5 miljoner ord parallell corpus dialekt arabiska och engelska, utbildning en statistisk maskinöversättningssystem som producerade högre kvalitet översättningar av dialekt arabiska än ett system en utbildad på 100 gånger mer Modern Standard Arabisk-Engelska parallelldata.
Machine Translation of Arabic Dialects
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}