Descrizione del progetto
Miglioramento della traduzione automatica neurale per le lingue a bassa disponibilità di risorse
In un mondo in cui le informazioni precise e puntuali sono diventate indispensabili, i giornalisti hanno costantemente bisogno di idonei strumenti per la traduzione accurata e rapida di lingue che dispongono di risorse molto limitate. Nonostante la tecnologia di traduzione automatica neurale sia in rapida evoluzione, non è ancora riuscita a produrre traduzioni fruibili per la maggior parte delle combinazioni linguistiche del mondo, a causa della mancanza di dati e corpora paralleli. Il progetto GoURMET, finanziato dall’UE, intende migliorare la solidità e l’applicabilità della traduzione automatica neurale per le combinazioni linguistiche e i domini a bassa disponibilità di risorse. Il progetto si focalizzerà sulla creazione di contenuti globali, fornendo le traduzioni automatiche per la correzione umana, e sul monitoraggio dei mezzi di comunicazione internazionali per le combinazioni linguistiche a bassa disponibilità di risorse.
Obiettivo
Machine translation (MT) is an increasingly important technology for supporting communication in a globalised world. MT technology has gradually increased over the last ten years, but recent advances in neural machine translation (NMT), have resulted in significant interest in industry and have lead to very rapid adoption of the new paradigm (eg. Google, Facebook, UN, World International Patent Office). Although these models have shown significant advances in state-of-the-art performance they are data intensive and require parallel corpora of many millions of human translated sentences for training. Neural Machine translation is currently not able to deliver usable translations for the vast majority of language pairs in the world. This is especially problematic for our user partners, the BBC and DW who need access to fast and accurate translation for languages with very few resources.
The aim of GoURMET is to significantly improve the robustness and applicability of neural machine translation for low-resource language pairs and domains.
GoURMET has five objectives:
- Development of a high-quality machine translation for under-resourced language pairs and domains;
- Adaptable to new and emerging languages and domains;
- Development of tools for analysts and journalists;
- Sustainable, maintainable platform and services;
- Dissemination and communication of project results to stakeholders and user group.
The project will focus on two use cases:
- Global content creation - managing content creation in several languages efficiently by providing machine translations for correction by humans;
- Media monitoring for low resource language pairs - tools to address the challenge of international news monitoring problem.
The outputs of the project will be field-tested at partners BBC and DW, and the platform will be further validated through innovation intensives such as the BBC NewsHack.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
EH8 9YL Edinburgh
Regno Unito