論文の概要: Incorporate Semantic Structures into Machine Translation Evaluation via UCCA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08728v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 03:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 11:47:49.064439
• Title: Incorporate Semantic Structures into Machine Translation Evaluation via UCCA
• Title（参考訳）: UCCAによる機械翻訳評価への意味構造の導入
• Authors: Jin Xu, Yinuo Guo, Junfeng Hu
• Abstract要約: 文中の重要な意味を持つ単語を意味的中核語と定義する。 意味的重み付き文類似性(SWSS)というMT評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.064153799336536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Copying mechanism has been commonly used in neural paraphrasing networks and other text generation tasks, in which some important words in the input sequence are preserved in the output sequence. Similarly, in machine translation, we notice that there are certain words or phrases appearing in all good translations of one source text, and these words tend to convey important semantic information. Therefore, in this work, we define words carrying important semantic meanings in sentences as semantic core words. Moreover, we propose an MT evaluation approach named Semantically Weighted Sentence Similarity (SWSS). It leverages the power of UCCA to identify semantic core words, and then calculates sentence similarity scores on the overlap of semantic core words. Experimental results show that SWSS can consistently improve the performance of popular MT evaluation metrics which are based on lexical similarity.
• Abstract（参考訳）: コピー機構はニューラルパラフレーズネットワークやその他のテキスト生成タスクでよく使われており、入力シーケンスのいくつかの重要な単語が出力シーケンスに保存されている。 同様に、機械翻訳では、あるソーステキストのすべての良い翻訳に特定の単語やフレーズが現れることに気づき、これらの単語は重要な意味情報を伝達する傾向にある。 そこで本研究では,文中の重要な意味を持つ単語を意味コア語として定義する。 さらに,意味的重み付き文類似性(SWSS)というMT評価手法を提案する。 UCCAの力を利用してセマンティックコアワードを識別し、セマンティックコアワードの重複に基づいて文類似度スコアを算出する。 実験の結果,SWSS は語彙的類似性に基づく一般的な MT 評価指標の性能を一貫して改善できることがわかった。

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