Pāriet uz galveno navigāciju Pāriet uz meklēšanu Pāriet uz galveno saturu

Tilde at WMT 2020: News Task Systems

  • Tilde Company
  • University of Latvia

Zinātniskās darbības rezultāts: Nodaļa grāmatā/enciklopēdijā/konferences krājumāKonferences zinātniskais rakstsPētniecībakoleģiāli recenzēts

2 Atsauces (Scopus)

Kopsavilkums

This paper describes Tilde's submission to the WMT2020 shared task on news translation for both directions of the English↔Polish language pair in both the constrained and the unconstrained tracks. We follow our submissions form the previous years and build our baseline systems to be morphologically motivated sub-word unit-based Transformer base models that we train using the Marian machine translation toolkit. Additionally, we experiment with different parallel and monolingual data selection schemes, as well as sampled backtranslation. Our final models are ensembles of Transformer base and Transformer big models which feature right-to-left re-ranking.

OriģinālvalodaAngļu
Rīkotāja publikācijas nosaukums5th Conference on Machine Translation Wmt 2020 Proceedings
RedaktoriLoic Barrault, Ondrej Bojar, Fethi Bougares, Rajen Chatterjee, Marta R. Costa-Jussa, Christian Federmann, Mark Fishel, Alexander Fraser, Yvette Graham, Paco Guzman, Barry Haddow, Matthias Huck, Antonio Jimeno Yepes, Philipp Koehn, Andre Martins, Makoto Morishita, Christof Monz, Masaaki Nagata, Toshiaki Nakazawa, Matteo Negri
Publikācijas vieta[Stroudsburg]
IzdevējsAssociation for Computational Linguistics
Lapas175-180
ISBN (Drukātā versija)9781948087810
Publikācijas statussPublicēts - 2020

Publikāciju sērijas

Nosaukums5th Conference on Machine Translation, WMT 2020 - Proceedings

OECD Zinātnes nozare

  • 1.2 Datorzinātne un informātika

Nospiedums

Uzziniet vairāk par pētniecības tēmām “Tilde at WMT 2020: News Task Systems”. Kopā tie veido unikālu nospiedumu.

Citēt šo