Modelo feito con OpenNMT-py 3.2 para o par español-galego utilizando unha arquitectura transformer. O modelo foi transformado para o formato da ctranslate2.
No adestramento, utilizamos córpora auténticos e sintéticos do ProxectoNós. Os primeiros son córpora de traducións feitas directamente por tradutores humanos. É importante salientar que a pesar destes textos seren feitos por humanos, non están libres de erros lingüísticos. Os segundos son córpora de traducións español-portugués, que convertemos en español-galego a través da tradución automática portugués-galego con Opentrad/Apertium e transliteración para palabras fóra de vocabulario.
Procedemento de adestramento
Tokenización dos datasets feita co tokenizador (tokenizer.pl) de linguakit que foi modificado para evitar o salto de liña por token do ficheiro orixinal.
O vocabulario BPE para os modelos foi xerado a través do script learn_bpe.py da OpenNMT
Utilizando o .yaml deste repositorio pode replicar o proceso de adestramento. É preciso modificar os paths do ficheiro .yaml para a Open NMT saber onde ir buscar os textos. Após facer isto, pode do seguinte xeito comezar o proceso:
Os parámetros usados para o desenvolvemento do modelo poden ser consultados directamente no mesmo ficheiro .yaml bpe-es-gl_emb.yaml
Avaliación
A avaliación BLEU dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente (gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores).
GOLD 1
GOLD 2
FLORES
TEST-SUITE
79.5
43.5
21.4
73.4
Licenzas do Modelo
MIT License
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Financiamento
This model was developed within the Nós Project, funded by the Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública - Funded by EU – NextGenerationEU within the framework of the [project ILENIA] (https://proyectoilenia.es/) with reference 2022/TL22/00215336.
Citar este traballo
Se utilizar este modelo no seu traballo, cite por favor así:
Daniel Bardanca Outeirinho, Pablo Gamallo Otero, Iria de-Dios-Flores, and José Ramom Pichel Campos. 2024.
Exploring the effects of vocabulary size in neural machine translation: Galician as a target language.
In Proceedings of the 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese, pages 600–604,
Santiago de Compostela, Galiza. Association for Computational Lingustics.
