![](/images/graphics-bg.png)
A Neural Machine Translation Model for Arabic Dialects That Utilizes Multitask Learning (MTL)
المؤلفون المشاركون
Park, Seong-Bae
Park, Se-Young
Baniata, Laith H.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this research article, we study the problem of employing a neural machine translation model to translate Arabic dialects to Modern Standard Arabic.
The proposed solution of the neural machine translation model is prompted by the recurrent neural network-based encoder-decoder neural machine translation model that has been proposed recently, which generalizes machine translation as sequence learning problems.
We propose the development of a multitask learning (MTL) model which shares one decoder among language pairs, and every source language has a separate encoder.
The proposed model can be applied to limited volumes of data as well as extensive amounts of data.
Experiments carried out have shown that the proposed MTL model can ensure a higher quality of translation when compared to the individually learned model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Baniata, Laith H.& Park, Se-Young& Park, Seong-Bae. 2018. A Neural Machine Translation Model for Arabic Dialects That Utilizes Multitask Learning (MTL). Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130835
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Baniata, Laith H.…[et al.]. A Neural Machine Translation Model for Arabic Dialects That Utilizes Multitask Learning (MTL). Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130835
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Baniata, Laith H.& Park, Se-Young& Park, Seong-Bae. A Neural Machine Translation Model for Arabic Dialects That Utilizes Multitask Learning (MTL). Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130835
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130835
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)