Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

CUNI-Bergamot Submission at WMT22 General Task

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3A10457006" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:10457006 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.statmt.org/wmt22/pdf/2022.wmt-1.21.pdf" target="_blank" >https://www.statmt.org/wmt22/pdf/2022.wmt-1.21.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    CUNI-Bergamot Submission at WMT22 General Task

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present CUNI-Bergamot submission for WMT22 General translation task. We compete in English → Czech direction. Our submission further explores block backtranslation techniques. In addition to the previous work, we measure performance in terms of COMET score and named entities translation accuracy. We evaluate performance of MBR decoding compared to traditional mixed backtranslation training and we show possible synergy when using both of the techniques simultaneously. The results show that both approaches are effective means of improving translation quality and they yield even better results when combined.

  • Název v anglickém jazyce

    CUNI-Bergamot Submission at WMT22 General Task

  • Popis výsledku anglicky

    We present CUNI-Bergamot submission for WMT22 General translation task. We compete in English → Czech direction. Our submission further explores block backtranslation techniques. In addition to the previous work, we measure performance in terms of COMET score and named entities translation accuracy. We evaluate performance of MBR decoding compared to traditional mixed backtranslation training and we show possible synergy when using both of the techniques simultaneously. The results show that both approaches are effective means of improving translation quality and they yield even better results when combined.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GX19-26934X" target="_blank" >GX19-26934X: Neuronové reprezentace v multimodálním a mnohojazyčném modelování</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů