Findings of the 2019 Conference on Machine Translation (WMT19)

This paper presents the results of the premier shared task organized alongside the Conference on Machine Translation (WMT) 2019. Participants were asked to build machine translation systems for any of 18 language pairs, to be evaluated on a test set of news stories. The main metric for this task is human judgment of translation quality. The task was also opened up to additional test suites to probe specific aspects of translation

The MLLP-UPV Supervised Machine Translation Systems for WMT19 News Translation Task

ACL materials are Copyright © 1963¿2021 ACL; other materials are copyrighted by their respective copyright holders. Materials prior to 2016 here are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 International License. Permission is granted to make copies for the purposes of teaching and research. Materials published in or after 2016 are licensed on a Creative Commons Attribution 4.0 International License.[EN] This paper describes the participation of the MLLP research group of the Universitat Politècnica de València in the WMT 2019 News Translation Shared Task. In this edition, we have submitted systems for the German ¿ English and German ¿ French language pairs, participating in both directions of each pair. Our submitted systems, based on the Transformer architecture, make ample use of data filtering, synthetic data and domain adaptation through fine-tuning.The research leading to these results has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement no. 761758 (X5gon); the Government of Spain¿s research project Multisub, ref. RTI2018-094879-B-I00 (MCIU/AEI/FEDER, EU); and the Universitat Politecnica de València's PAID-01-17 R&D support programme.Iranzo-Sánchez, J.; Garcés Díaz-Munío, G.; Civera Saiz, J.; Juan, A. (2019). The MLLP-UPV Supervised Machine Translation Systems for WMT19 News Translation Task. The Association for Computational Linguistics. 218-224. https://doi.org/10.18653/v1/W19-5320S21822

Transformer Models for Machine Translation and Streaming Automatic Speech Recognition

[ES] El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un conjunto de problemas computacionales con aplicaciones de máxima relevancia, que junto con otras tecnologías informáticas se ha beneficiado de la revolución que ha significado el aprendizaje profundo. Esta tesis se centra en dos problemas fundamentales para el NLP: la traducción automática (MT) y el reconocimiento automático del habla o transcripción automática (ASR); así como en una arquitectura neuronal profunda, el Transformer, que pondremos en práctica para mejorar las soluciones de MT y ASR en algunas de sus aplicaciones. El ASR y MT pueden servir para obtener textos multilingües de alta calidad a un coste razonable para una diversidad de contenidos audiovisuales. Concre- tamente, esta tesis aborda problemas como el de traducción de noticias o el de subtitulación automática de televisión. El ASR y MT también se pueden com- binar entre sí, generando automáticamente subtítulos traducidos, o con otras soluciones de NLP: resumen de textos para producir resúmenes de discursos, o síntesis del habla para crear doblajes automáticos. Estas aplicaciones quedan fuera del alcance de esta tesis pero pueden aprovechar las contribuciones que contiene, en la meduda que ayudan a mejorar el rendimiento de los sistemas automáticos de los que dependen. Esta tesis contiene una aplicación de la arquitectura Transformer al MT tal y como fue concebida, mediante la que obtenemos resultados de primer nivel en traducción de lenguas semejantes. En capítulos subsecuentes, esta tesis aborda la adaptación del Transformer como modelo de lenguaje para sistemas híbri- dos de ASR en vivo. Posteriormente, describe la aplicación de este tipus de sistemas al caso de uso de subtitulación de televisión, participando en una com- petición pública de RTVE donde obtenemos la primera posición con un marge importante. También demostramos que la mejora se debe principalmenta a la tecnología desarrollada y no tanto a la parte de los datos.[CA] El processament del llenguage natural (NLP) és un conjunt de problemes com- putacionals amb aplicacions de màxima rellevància, que juntament amb al- tres tecnologies informàtiques s'ha beneficiat de la revolució que ha significat l'impacte de l'aprenentatge profund. Aquesta tesi se centra en dos problemes fonamentals per al NLP: la traducció automàtica (MT) i el reconeixement automàtic de la parla o transcripció automàtica (ASR); així com en una ar- quitectura neuronal profunda, el Transformer, que posarem en pràctica per a millorar les solucions de MT i ASR en algunes de les seues aplicacions. l'ASR i MT poden servir per obtindre textos multilingües d'alta qualitat a un cost raonable per a un gran ventall de continguts audiovisuals. Concretament, aquesta tesi aborda problemes com el de traducció de notícies o el de subtitu- lació automàtica de televisió. l'ASR i MT també es poden combinar entre ells, generant automàticament subtítols traduïts, o amb altres solucions de NLP: amb resum de textos per produir resums de discursos, o amb síntesi de la parla per crear doblatges automàtics. Aquestes altres aplicacions es troben fora de l'abast d'aquesta tesi però poden aprofitar les contribucions que conté, en la mesura que ajuden a millorar els resultats dels sistemes automàtics dels quals depenen. Aquesta tesi conté una aplicació de l'arquitectura Transformer al MT tal com va ser concebuda, mitjançant la qual obtenim resultats de primer nivell en traducció de llengües semblants. En capítols subseqüents, aquesta tesi aborda l'adaptació del Transformer com a model de llenguatge per a sistemes híbrids d'ASR en viu. Posteriorment, descriu l'aplicació d'aquest tipus de sistemes al cas d'ús de subtitulació de continguts televisius, participant en una competició pública de RTVE on obtenim la primera posició amb un marge significant. També demostrem que la millora es deu principalment a la tecnologia desen- volupada i no tant a la part de les dades[EN] Natural language processing (NLP) is a set of fundamental computing prob- lems with immense applicability, as language is the natural communication vehicle for people. NLP, along with many other computer technologies, has been revolutionized in recent years by the impact of deep learning. This thesis is centered around two keystone problems for NLP: machine translation (MT) and automatic speech recognition (ASR); and a common deep neural architec- ture, the Transformer, that is leveraged to improve the technical solutions for some MT and ASR applications. ASR and MT can be utilized to produce cost-effective, high-quality multilin- gual texts for a wide array of media. Particular applications pursued in this thesis are that of news translation or that of automatic live captioning of tele- vision broadcasts. ASR and MT can also be combined with each other, for instance generating automatic translated subtitles from audio, or augmented with other NLP solutions: text summarization to produce a summary of a speech, or speech synthesis to create an automatic translated dubbing, for in- stance. These other applications fall out of the scope of this thesis, but can profit from the contributions that it contains, as they help to improve the performance of the automatic systems on which they depend. This thesis contains an application of the Transformer architecture to MT as it was originally conceived, achieving state-of-the-art results in similar language translation. In successive chapters, this thesis covers the adaptation of the Transformer as a language model for streaming hybrid ASR systems. After- wards, it describes how we applied the developed technology for a specific use case in television captioning by participating in a competitive challenge and achieving the first position by a large margin. We also show that the gains came mostly from the improvement in technology capabilities over two years including that of the Transformer language model adapted for streaming, and the data component was minor.Baquero Arnal, P. (2023). Transformer Models for Machine Translation and Streaming Automatic Speech Recognition [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19368

The MLLP-UPV Spanish-Portuguese and Portuguese-Spanish Machine Translation Systems for WMT19 Similar Language Translation Task

[EN] This paper describes the participation of the MLLP research group of the Universitat Politècnica de València in the WMT 2019 Similar Language Translation Shared Task. We have submitted systems for the Portuguese ↔ Spanish language pair, in both directions. We have submitted systems based on the Transformer architecture as well as an in development novel architecture which we have called 2D alternating RNN. We have carried out domain adaptation through fine-tuning.The research leading to these results has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement no. 761758 (X5gon); the Government of Spain's research project Multisub, ref. RTI2018-094879-B-I00 (MCIU/AEI/FEDER, EU) and the Generalitat Valenciana's predoctoral research scholarship ACIF/2017/055.Baquero-Arnal, P.; Iranzo-Sánchez, J.; Civera Saiz, J.; Juan, A. (2019). The MLLP-UPV Spanish-Portuguese and Portuguese-Spanish Machine Translation Systems for WMT19 Similar Language Translation Task. The Association for Computational Linguistics. 179-184. http://hdl.handle.net/10251/180621S17918

Findings of the IWSLT 2022 Evaluation Campaign.

The evaluation campaign of the 19th International Conference on Spoken Language Translation featured eight shared tasks: (i) Simultaneous speech translation, (ii) Offline speech translation, (iii) Speech to speech translation, (iv) Low-resource speech translation, (v) Multilingual speech translation, (vi) Dialect speech translation, (vii) Formality control for speech translation, (viii) Isometric speech translation. A total of 27 teams participated in at least one of the shared tasks. This paper details, for each shared task, the purpose of the task, the data that were released, the evaluation metrics that were applied, the submissions that were received and the results that were achieved

In-Red 2022. VIII Congreso nacional de innovación educativa y docencia en red

Organizado conjuntamente por el Vicerrectorado de Planificación, Oferta Académica y Transformación Digital y el Vicerrectorado de Profesorado y Ordenación Académica, la Universitat Politècnica de València convoca el Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red IN-RED 2022 (#INRED2022), que tendrá lugar en la ciudad de VALENCIA los días 6, 7 y 8 de julio de 2022. El confinamiento que hemos vivido como consecuencia de la pandemia COVID-19,nos ha permitido APRENDER distintas LECCIONES que es el momento de COMPARTIR. Así, bajo el lema "Lecciones aprendidas: ideas compartidas", volvemos con más fuerza para poner en común las adaptaciones realizadas y construir un rico bagaje de las dinámicas, recursos, evaluaciones, métodos... empleados que nos permita seguir avanzando en la mejora de la educación superiorGarcía Sabater, JP.; Cano Escribá, JC. (2022). In-Red 2022. VIII Congreso nacional de innovación educativa y docencia en red. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/INRED2022.2022.1597