論文の概要: Zero-Shot Translation Quality Estimation with Explicit Cross-Lingual Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04989v1
• Date: Sat, 10 Oct 2020 13:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 23:12:58.715801
• Title: Zero-Shot Translation Quality Estimation with Explicit Cross-Lingual Patterns
• Title（参考訳）: 明示的言語間パターンを用いたゼロショット翻訳品質推定
• Authors: Lei Zhou, Liang Ding and Koichi Takeda
• Abstract要約: BERTScoreをQEに直接採用する際のテキストミスマッチの問題を実証的に明らかにする。 提案するゼロショットモデルに対して,単語アライメントや生成スコアなどの明示的な言語間パターンを公開することを提案する。 実験により、明示的な言語間パターンを持つQEモデルにより、ミスマッチの問題が軽減され、性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.827371239858984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes our submission of the WMT 2020 Shared Task on Sentence Level Direct Assessment, Quality Estimation (QE). In this study, we empirically reveal the \textit{mismatching issue} when directly adopting BERTScore to QE. Specifically, there exist lots of mismatching errors between the source sentence and translated candidate sentence with token pairwise similarity. In response to this issue, we propose to expose explicit cross-lingual patterns, \textit{e.g.} word alignments and generation score, to our proposed zero-shot models. Experiments show that our proposed QE model with explicit cross-lingual patterns could alleviate the mismatching issue, thereby improving the performance. Encouragingly, our zero-shot QE method could achieve comparable performance with supervised QE method, and even outperforms the supervised counterpart on 2 out of 6 directions. We expect our work could shed light on the zero-shot QE model improvement.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,WMT 2020 Shared Task on Sentence Level Direct Assessment, Quality Estimation (QE)の提出について述べる。 本研究では, qe に bertscore を直接適用する場合, 経験的に \textit{mismatching issue} を明らかにする。 具体的には、原文と翻訳候補文との間には、トークン対類似性のある誤りが多数存在する。 この問題に対応するために,提案するゼロショットモデルに対して,明示的なクロスリンガルパターン,例えば,単語アライメントや生成スコアを提示することを提案する。 実験により, 明示的な言語横断パターンを用いたqeモデルが誤マッチング問題を緩和し, 性能が向上することを示す。 ゼロショットQE法は教師付きQE法と同等の性能を達成でき、教師付きQE法は6方向中2方向よりも優れていた。 ゼロショットのQEモデルの改善に光を当てることを期待しています。

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