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gaHealth: English-Irish Bilingual Corpus of Health Data


Conceitos essenciais
Developing in-domain datasets for low-resource languages is crucial for improving machine translation models, as demonstrated by the gaHealth corpus for English-Irish health data.
Resumo

1. Abstract:

  • Machine Translation lacks parallel data for low-resource languages.
  • Developing in-domain datasets like gaHealth for health domain is beneficial.
  • gaHealth improved BLEU score by 22.2 points compared to other models.

2. Introduction:

  • Deep learning models require large data for NLP tasks.
  • Low-resource languages face challenges due to insufficient web content.
  • Motivation for developing high-performing MT models in low-resource settings.

3. Proposed Approach:

  • Sources for gaHealth development include Irish government documents.
  • Toolchain used for gaHealth development includes text extractors, language detector, and sentence aligner.
  • Guidelines for processing gaHealth dataset include Unicode standardization and language detection.

4. Empirical Evaluation:

  • Models trained using gaHealth corpus achieved higher BLEU scores in EN-GA and GA-EN translation.
  • Infrastructure used for model training includes Google Colab Pro subscription.
  • Metrics like BLEU, TER, and ChrF were used for evaluation.

5. Discussion:

  • Initial experiments on gaHealth dataset showed promising results in training MT models.
  • Future work includes extending the corpus and refining models for other domains.

6. Conclusion and Future Work:

  • gaHealth is the first bilingual health data corpus for the Irish language.
  • Released online to aid further research in NLP community.
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Estatísticas
"In the context of translating health-related data, models developed using the gaHealth corpus demonstrated a maximum BLEU score improvement of 22.2 points (40%) when compared with top performing models from the LoResMT2021 Shared Task." "The combined English and Irish vocabulary size is 19,269 unique words."
Citações
"To assess the merits of using in-domain data, a dataset for the specific domain of health was developed for the low-resource English to Irish language pair." "gaHealth is now freely available online and is ready to be explored for further research."

Principais Insights Extraídos De

by Séam... às arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03575.pdf
gaHealth

Perguntas Mais Profundas

어떻게 gaHealth와 같은 도메인 내 데이터셋의 개발이 저자원 언어에 대한 번역 품질에 영향을 미칠 수 있을까요?

gaHealth와 같은 도메인 내 데이터셋의 개발은 저자원 언어에 대한 번역 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 데이터셋은 해당 분야에 특화된 용어와 문맥을 포함하고 있기 때문에, 기존의 일반적인 번역 데이터셋보다 더 정확하고 일치하는 번역을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, gaHealth는 건강 분야에 특화된 데이터셋으로, 의료 용어나 문구에 대한 정확한 번역을 가능하게 합니다. 이는 기존의 일반적인 번역 데이터셋에서는 부족했던 특정 분야의 전문 용어나 문맥을 고려하여 번역 모델을 훈련시킬 수 있음을 의미합니다. 따라서, 도메인 내 데이터셋의 사용은 저자원 언어에 대한 번역 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

어떤 도전 요인들이 gaHealth 코퍼스를 확장하여 더 많은 아일랜드어 문서를 포함하는 데 있을 수 있을까요?

gaHealth 코퍼스를 확장하여 더 많은 아일랜드어 문서를 포함하는 것은 몇 가지 도전 요인을 가질 수 있습니다. 첫째, 적합한 전문 용어와 문맥을 포함하는 적절한 문서를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 특히 특정 분야에 특화된 데이터를 찾는 것은 더욱 어려울 수 있습니다. 둘째, PDF와 같은 형식의 문서를 텍스트로 변환하고 정제하는 과정에서 발생하는 어려움이 있을 수 있습니다. PDF 문서의 구조적 문제나 텍스트 추출의 정확성 등이 확장 작업을 어렵게 만들 수 있습니다. 또한, 새로운 문서를 코퍼스에 추가할 때 데이터 일치성과 품질을 유지하는 것도 중요한 도전 요인일 수 있습니다.

gaHealth 프로젝트에서의 결과가 영어-아일랜드어 번역을 넘어 다른 저자원 언어 쌍에 어떻게 적용될 수 있을까요?

gaHealth 프로젝트에서 얻은 결과는 영어-아일랜드어 번역 뿐만 아니라 다른 저자원 언어 쌍에도 적용될 수 있습니다. 먼저, 도메인 내 데이터셋의 중요성과 효과를 이해하고 다른 저자원 언어에 대한 번역 모델을 훈련시킬 때 해당 도메인에 특화된 데이터셋을 활용할 수 있습니다. 또한, gaHealth 프로젝트에서 사용된 도구 및 절차는 다른 저자원 언어에 대한 데이터셋 개발에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, PDF 문서를 처리하거나 언어 감지, 문장 정렬 등의 작업은 다른 언어에 대한 데이터셋 개발에도 유용할 수 있습니다. 따라서, gaHealth 프로젝트의 결과는 다른 저자원 언어 쌍에 대한 번역 모델 개발에도 유용한 지침과 통찰을 제공할 수 있습니다.
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