論文の概要: COMET: A Neural Framework for MT Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09025v2
• Date: Mon, 19 Oct 2020 14:10:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 02:59:26.240002
• Title: COMET: A Neural Framework for MT Evaluation
• Title（参考訳）: COMET: MT評価のためのニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Ricardo Rei, Craig Stewart, Ana C Farinha, Alon Lavie
• Abstract要約: COMETは多言語機械翻訳評価モデルのトレーニングのためのニューラルネットワークフレームワークである。 本フレームワークは、MT品質をより正確に予測するために、ソース入力とターゲット言語参照変換の両方からの情報を利用する。 我々のモデルは、WMT 2019 Metricsの共有タスクにおいて、新しい最先端のパフォーマンスを実現し、ハイパフォーマンスシステムに対する堅牢性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.736370689844682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present COMET, a neural framework for training multilingual machine translation evaluation models which obtains new state-of-the-art levels of correlation with human judgements. Our framework leverages recent breakthroughs in cross-lingual pretrained language modeling resulting in highly multilingual and adaptable MT evaluation models that exploit information from both the source input and a target-language reference translation in order to more accurately predict MT quality. To showcase our framework, we train three models with different types of human judgements: Direct Assessments, Human-mediated Translation Edit Rate and Multidimensional Quality Metrics. Our models achieve new state-of-the-art performance on the WMT 2019 Metrics shared task and demonstrate robustness to high-performing systems.
• Abstract（参考訳）: COMETは多言語機械翻訳評価モデルをトレーニングするためのニューラルネットワークフレームワークであり,人間の判断と新たな最先端の相関関係を得る。 我々のフレームワークは,言語間事前学習言語モデリングの最近の進歩を活用し,多言語・適応可能なMT評価モデルを作成し,MT品質をより正確に予測するために,ソース入力とターゲット言語参照翻訳の両方からの情報を活用する。 枠組みを紹介するために,我々は,人的評価,人間による翻訳編集率,多次元品質メトリクスの3つのモデルについて,異なるタイプの人的判断で訓練する。 我々のモデルは、WMT 2019 Metricsの共有タスクにおいて、新しい最先端のパフォーマンスを実現し、ハイパフォーマンスシステムに対する堅牢性を示す。

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