This paper describes the SLT-CDT-UoS group's submission to the first Special Task on Formality Control for Spoken Language Translation, part of the IWSLT 2022 Evaluation Campaign. Our efforts were split between two fronts: data engineering and altering the objective function for best hypothesis selection. We used language-independent methods to extract formal and informal sentence pairs from the provided corpora; using English as a pivot language, we propagated formality annotations to languages treated as zero-shot in the task; we also further improved formality controlling with a hypothesis re-ranking approach. On the test sets for English-to-German and English-to-Spanish, we achieved an average accuracy of .935 within the constrained setting and .995 within unconstrained setting. In a zero-shot setting for English-to-Russian and English-to-Italian, we scored average accuracy of .590 for constrained setting and .659 for unconstrained.


翻译:本文介绍SLT-CDT-Uos小组提交首个口语翻译正规化控制特别工作组(IWSLT 2022年评价运动的一部分)的呈件。我们的努力分为两个方面:数据工程和为最佳假设选择改变目标功能。我们使用独立语言的方法从所提供的公司中提取正式和非正式的句子配对;使用英语作为主线语言,我们向在任务中被视为零分的语言宣传正规化说明;我们还通过假设重新排序方法进一步改进了正规化控制。在英语对德语和英语对西班牙语的测试组中,我们取得了平均935分的精确度,在不受限制的环境下达到了995分。在英语对俄语和英语对意大利语的零点设置中,我们的平均精确度为590分,在受限制设置方面为659分,在不受限制的情况下为659分。

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