Die Studie zielt darauf ab, die Betonung in der Sprach-zu-Sprach-Maschinenübersetzung zu verbessern, um die Qualität und das Engagement von Bildungsinhalten zu steigern.
Die Wahl des richtigen Subword-Modells ist entscheidend für die Leistung von Transformer-Modellen in der Übersetzung von Englisch-Irisch.
Die Erweiterung eines in-domain Datensatzes verbessert die Leistung von Übersetzungsmodellen signifikant.
EBBS verbessert die Zero-Shot Maschinenübersetzung durch ein innovatives Ensemble mit Bi-Level Beam Search.
Die Auswahl von "Capturing Perplexing Named Entities" dient als robuste Anleitung für die unüberwachte Datenauswahl in der maschinellen Übersetzung.