Performance Comparison of T۵ and Marian Machine Translation Models for English to French and German Translation
- سال انتشار: 1403
- محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی پیشرفت های اخیر در مهندسی، نوآوری و تکنولوژی
- کد COI اختصاصی: EITCONF03_268
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 151
نویسندگان
چکیده
This paper presents a comparative analysis of two prominent machine translation models, T۵ and Marian, focusing on their performance in translating English text into French and German. The primary objective is to evaluate and contrast the quality of translations generated by these models, employing the METEOR score as a key metric for assessing translation accuracy. The methodology involves loading pre-trained models, defining input texts, generating translations using both T۵ and Marian, and subsequently computing METEOR scores to quantify translation quality. Experimental results indicate that the Marian model exhibits superior performance in English-to-French translation compared to T۵. However, T۵ demonstrates competitive results in translating English into German. Furthermore, the inference time of each model is assessed and reported. The findings underscore that the optimal choice between T۵ and Marian is contingent upon the target language and specific application requirements, highlighting the significance of employing standardized evaluation metrics such as METEOR to enhance machine translation systems.کلیدواژه ها
Machine Translation, T۵, Marian, METEOR Score, English to French Translation, English to German Translationمقالات مرتبط جدید
- آینده نظام آموزشی در عصر هوش مصنوعی
- کاربرد الگوریتمهای فراابتکاری ترکیبی در پیشبینی بار شبکه های هوشمند
- واکاوی ظرفیت سنجی مسئولیت حقوقی هوش مصنوعی در پرتو قوانین داخلی و بین المللی
- Design and Optimization of Catalysts with Multi-Objective Optimization Algorithms Based on Artificial Intelligence
- Enhancing Synchronizability in Identical Chaotic Complex Networks: Application of Genetic Algorithms for Edge Rewiring
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.