Hochwertige Vietnamesisch-Englische Medizinische Maschinenübersetzung

Основні поняття

Die Entwicklung eines hochwertigen Vietnamesisch-Englischen Parallelkorpus im medizinischen Bereich und die umfassende empirische Untersuchung zur Verbesserung der Leistung neuronaler Übersetzungsmodelle in diesem Bereich.

Анотація

Der Artikel stellt den MedEV-Datensatz, ein hochwertiges Vietnamesisch-Englisches Parallelkorpus mit 358.700 Satzpaaren aus dem medizinischen Bereich, vor. Es wird eine umfassende empirische Untersuchung durchgeführt, um die Leistung neuronaler Übersetzungsmodelle in diesem Bereich zu verbessern. Dabei werden verschiedene Übersetzungswerkzeuge und -modelle wie Google Translate, ChatGPT, state-of-the-art Vietnamesisch-Englische NMT-Modelle und vortrainierte mehrsprachige Sequenz-zu-Sequenz-Modelle verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Finetuning des Modells vinai-translate die beste Leistung erzielt. Der Datensatz wird öffentlich zugänglich gemacht, um die weitere Forschung auf diesem Gebiet zu fördern.

Статистика

Die Übersetzungsqualität steigt mit zunehmender Länge der Sätze, da die Wahrscheinlichkeit, dass übereinstimmende Wörter zwischen übersetztem und Referenztext vorhanden sind, zunimmt.
Die höchsten BLEU-Werte werden für MSD-Handbücher erzielt, gefolgt von Zusammenfassungen von Doktorarbeiten und Übersetzungen von Artikeln. Die niedrigsten Werte werden für Artikelzusammenfassungen berichtet, da diese mehr medizinische Fachbegriffe enthalten.
Die Verwendung von nur 10.000 Trainingssatzpaaren verbessert die Baseline-Werte bereits um über 4 Punkte. Weitere 330.000 Paare führen zu einer zusätzlichen Steigerung um weitere 4 Punkte, was den positiven Einfluss größerer Trainingsdaten deutlich zeigt.

Цитати

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Ключові висновки, отримані з

Improving Vietnamese-English Medical Machine Translation

by Nhu Vo,Dat Q... о arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19161.pdf

Глибші Запити

Wie könnte der MedEV-Datensatz mit anderen allgemeinen Domänen wie PhoMT und MTet kombiniert werden, um die Übersetzungsqualität weiter zu verbessern?

Um die Übersetzungsqualität weiter zu verbessern, könnten der MedEV-Datensatz und andere allgemeine Domänen wie PhoMT und MTet kombiniert werden, indem sie als Trainingsdaten für ein umfassendes neuronales maschinelles Übersetzungsmodell verwendet werden. Durch die Kombination dieser verschiedenen Datensätze aus verschiedenen Domänen können die Modelle ein breiteres Verständnis für verschiedene Arten von Texten entwickeln und somit die Fähigkeit verbessern, spezialisierte medizinische Begriffe und Terminologien korrekt zu übersetzen. Darüber hinaus könnten Techniken wie Transfer Learning eingesetzt werden, um das Wissen aus den verschiedenen Datensätzen zu nutzen und die Leistung des Modells zu steigern.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Übersetzung von medizinischen Fachbegriffen und Terminologien aus dem Vietnamesischen ins Englische und umgekehrt?

Die Übersetzung von medizinischen Fachbegriffen und Terminologien aus dem Vietnamesischen ins Englische und umgekehrt birgt einige Herausforderungen. Dazu gehören:

Spezifität der Terminologie: Medizinische Begriffe sind oft sehr spezifisch und präzise, was ihre Übersetzung schwierig machen kann, da sie möglicherweise keine direkten Entsprechungen in der anderen Sprache haben.

Kulturelle Unterschiede: Medizinische Terminologie kann stark von kulturellen und sprachlichen Unterschieden geprägt sein, was die genaue Übersetzung erschwert.

Mehrfache Bedeutungen: Einige medizinische Begriffe können mehrere Bedeutungen haben, je nach Kontext, was zu Missverständnissen führen kann, wenn sie nicht korrekt übersetzt werden.

Neologismen und Fachjargon: In der medizinischen Fachsprache werden häufig Neologismen und Fachjargon verwendet, die möglicherweise nicht direkt in andere Sprachen übertragbar sind.

Genauigkeit und Konsistenz: Die Übersetzung von medizinischen Texten erfordert eine hohe Genauigkeit und Konsistenz, da Fehler oder Ungenauigkeiten schwerwiegende Auswirkungen haben können.

Inwiefern können die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Sprachpaare und Domänen im Bereich der medizinischen Maschinenübersetzung übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie zur Verbesserung der medizinischen Maschinenübersetzung von Vietnamesisch nach Englisch können auf andere Sprachpaare und Domänen übertragen werden, indem ähnliche Methoden und Techniken angewendet werden. Dazu gehören:

Erstellung spezifischer Datensätze: Das Sammeln und Erstellen spezifischer Datensätze für medizinische Übersetzungen in anderen Sprachen ist entscheidend, um die Leistung von NMT-Modellen zu verbessern.

Feinabstimmung von Modellen: Die Feinabstimmung von NMT-Modellen auf hochwertigen Datensätzen aus der jeweiligen Domäne kann die Übersetzungsqualität erheblich steigern.

Vergleichende Experimente: Durch Vergleichsexperimente mit verschiedenen Modellen und Tools können bewährte Praktiken identifiziert und auf andere Sprachpaare angewendet werden.

Öffentliche Freigabe von Datensätzen: Die öffentliche Freigabe von hochwertigen Datensätzen wie MedEV fördert die Zusammenarbeit und den Fortschritt in der medizinischen Maschinenübersetzung für verschiedene Sprachen und Domänen.