LowResource
#Pocket
#Transformer
#SpeechProcessing
#DiffusionModel
#MoE(Mixture-of-Experts)
#FlowMatching
#TTS
#ConvolutionalModels
Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] DiaMoE-TTS: A Unified IPA-Based Dialect TTS Framework with Mixture-of-Experts and Parameter-Efficient Zero-Shot Adaptation, Ziqi Chen+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- DiaMoE-TTSは、方言の音声合成のためのIPAベースのフレームワークを提案し、音声表現の標準化と曖昧さの解決を図る。F5-TTSアーキテクチャを基に、方言に対応したMixture-of-Expertsを導入し、効率的なパラメータ適応を実現。スケーラブルでオープンデータ駆動のアプローチにより、数時間のデータで未見の方言や専門的なドメインに対して自然で表現力豊かな音声生成を達成。 Comment
#MachineTranslation #Metrics #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Reference-free #EMNLP
Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] SSA-COMET: Do LLMs Outperform Learned Metrics in Evaluating MT for Under-Resourced African Languages?, Senyu Li+, EMNLP'25, 2025.06 GPT Summary- アフリカの言語における機械翻訳の品質評価は依然として課題であり、既存の指標は限られた性能を示しています。本研究では、13のアフリカ言語ペアを対象とした大規模な人間注釈付きMT評価データセット「SSA-MTE」を紹介し、63,000以上の文レベルの注釈を含んでいます。これに基づき、改良された評価指標「SSA-COMET」と「SSA-COMET-QE」を開発し、最先端のLLMを用いたプロンプトベースのアプローチをベンチマークしました。実験結果は、SSA-COMETがAfriCOMETを上回り、特に低リソース言語で競争力があることを示しました。すべてのリソースはオープンライセンスで公開されています。 Comment
#NeuralNetwork #MachineTranslation #Pocket #NLP #TransferLearning #MultiLingual #Zero/FewShotLearning #TACL #Encoder-Decoder
Issue Date: 2025-11-19 [Paper Note] Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation, Melvin Johnson+, TACL'17, 2016.11 GPT Summary- 単一のNMTモデルを用いて多言語翻訳を実現するシンプルな手法を提案。入力文の先頭に人工トークンを追加することでターゲット言語を指定し、モデルのアーキテクチャは変更せずに共有語彙を使用。これにより、パラメータを増やさずに翻訳品質を向上させ、WMT'14およびWMT'15ベンチマークで最先端の結果を達成。訓練中に見たことのない言語ペア間での暗黙のブリッジングを学習し、転移学習とゼロショット翻訳の可能性を示す。 Comment
Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] DiaMoE-TTS: A Unified IPA-Based Dialect TTS Framework with Mixture-of-Experts and Parameter-Efficient Zero-Shot Adaptation, Ziqi Chen+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- DiaMoE-TTSは、方言の音声合成のためのIPAベースのフレームワークを提案し、音声表現の標準化と曖昧さの解決を図る。F5-TTSアーキテクチャを基に、方言に対応したMixture-of-Expertsを導入し、効率的なパラメータ適応を実現。スケーラブルでオープンデータ駆動のアプローチにより、数時間のデータで未見の方言や専門的なドメインに対して自然で表現力豊かな音声生成を達成。 Comment
元ポスト:
#MachineTranslation #Metrics #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Reference-free #EMNLP
Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] SSA-COMET: Do LLMs Outperform Learned Metrics in Evaluating MT for Under-Resourced African Languages?, Senyu Li+, EMNLP'25, 2025.06 GPT Summary- アフリカの言語における機械翻訳の品質評価は依然として課題であり、既存の指標は限られた性能を示しています。本研究では、13のアフリカ言語ペアを対象とした大規模な人間注釈付きMT評価データセット「SSA-MTE」を紹介し、63,000以上の文レベルの注釈を含んでいます。これに基づき、改良された評価指標「SSA-COMET」と「SSA-COMET-QE」を開発し、最先端のLLMを用いたプロンプトベースのアプローチをベンチマークしました。実験結果は、SSA-COMETがAfriCOMETを上回り、特に低リソース言語で競争力があることを示しました。すべてのリソースはオープンライセンスで公開されています。 Comment
元ポスト:
#NeuralNetwork #MachineTranslation #Pocket #NLP #TransferLearning #MultiLingual #Zero/FewShotLearning #TACL #Encoder-Decoder
Issue Date: 2025-11-19 [Paper Note] Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation, Melvin Johnson+, TACL'17, 2016.11 GPT Summary- 単一のNMTモデルを用いて多言語翻訳を実現するシンプルな手法を提案。入力文の先頭に人工トークンを追加することでターゲット言語を指定し、モデルのアーキテクチャは変更せずに共有語彙を使用。これにより、パラメータを増やさずに翻訳品質を向上させ、WMT'14およびWMT'15ベンチマークで最先端の結果を達成。訓練中に見たことのない言語ペア間での暗黙のブリッジングを学習し、転移学習とゼロショット翻訳の可能性を示す。 Comment