Formas de melhorar a precisão das traduções de terminologia
O modelo básico do Hibiki é melhor otimizado para cenários de linguagem de uso geral, mas pode não ser suficientemente preciso para terminologia especializada. A solução a seguir pode melhorá-lo significativamente:
- Criar um dicionário de sinônimos personalizadoUse o sistema MADLAD para criar tabelas de concordância bilíngue específicas do domínio que imponham relações de alinhamento para frases específicas.
- Ajuste fino do modeloTreinamento: Continue treinando por 10 a 20 épocas nos dados do domínio de destino, concentrando-se em amostras com densidade de termos.
- substituição de pós-processamentoApós obter o texto traduzido, o mecanismo de regras é usado para substituir os termos-chave.
- sensível ao contextoAdicionar palavras de sugestão de domínio antes da entrada da fala ajuda o modelo a entender melhor o contexto.
- Correção de intervenção humanaImplementar um mecanismo humano no circuito para registrar amostras de erros de tradução para feedback do sistema.
As técnicas de geração de dados sintéticos do Hibiki são particularmente adequadas para ampliar os dados de domínios especializados. Ao coletar um pequeno número de diálogos reais (por exemplo, 20 horas de consultas médicas), é possível gerar mais de 100 horas de dados de treinamento aumentados. Foi demonstrado que essa abordagem melhora a precisão da terminologia em 40% em experimentos em finanças e direito.
Essa resposta foi extraída do artigoHibiki: um modelo de tradução de fala em tempo real, tradução de fluxo contínuo que preserva as características da voz originalO
