Facebook 宣布开源了一个名为 Flores-101 的数据集。该公司表示，这是一个首创的多对多评估数据集，涵盖世界各地的101种语言；这个 工具 使研究人员能够快速测试和改进像 M2M-100 这样的多语言翻译模型。
我们公开 FLORES-101，是因为我们相信可以打破语言障碍，这意味着要帮助研究人员创造更多不同的（和当地相关的）翻译工具--这些工具可能会使从孟加拉语翻译到马拉地语的工作变得简单，就像今天从英语翻译到西班牙语一样。我们正在制作完整的 FLORES-101 数据集，以及随附的技术报告和几个模型，供整个研究界使用，以加快全球多对多翻译系统的进展。
Facebook 通过多阶段过程组合了构成 Flores-101 的文本。首先，该公司请专业翻译团队将每段文字翻译成支持的语言。然后，编辑检查每个文档是否有错误；最后再将其移交给另一个翻译团队，后者最终确定了数据集。
根据介绍，FLORES-101 侧重于所谓的低资源语言，如阿姆哈拉语、蒙古语和乌尔都语，这些语言目前没有广泛的数据集用于自然语言处理研究。研究人员将首次能够通过 10,100 个不同的翻译方向可靠地衡量翻译质量--例如，直接从印地语到泰语或斯瓦希里语。目前，FLORES 中使用的 80% 以上的语言都是低资源语言。
官方表示，FLORES 从多个不同领域提取内容，包括新闻、旅游指南和各种不同主题的书籍。且 FLORES 旨在翻译选定文档中的多个相邻句子，这意味着模型可以衡量文档级上下文是否提高了翻译质量。 FLORES 还为每个翻译提供完整的元数据，包括超链接、URL、图像和文章主题等信息。
更多详情可查看官方公告。
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