Improving the Quality of Neural Machine Translation Through Proper Translation of Name Entities

要約

本論文では、前処理として名前エンティティの翻訳/音訳を行うことで、ニューラル機械翻訳の品質を向上させる方法を紹介した。実験を通じて、本システムの性能向上を示した。評価には、人名、地名、組織名の3種類の名称を考慮しました。本システムは、ほぼすべての人名を正しく翻訳することができました。人名については99.86%、地名については99.63%、組織名については99.05%の精度が得られました。全体として、システムの精度は99.52%であった。

要約(オリジナル)

In this paper, we have shown a method of improving the quality of neural machine translation by translating/transliterating name entities as a preprocessing step. Through experiments we have shown the performance gain of our system. For evaluation we considered three types of name entities viz person names, location names and organization names. The system was able to correctly translate mostly all the name entities. For person names the accuracy was 99.86%, for location names the accuracy was 99.63% and for organization names the accuracy was 99.05%. Overall, the accuracy of the system was 99.52%

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