論文の概要: TransQuest: Translation Quality Estimation with Cross-lingual Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01536v2
• Date: Wed, 4 Nov 2020 12:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 22:45:16.508722
• Title: TransQuest: Translation Quality Estimation with Cross-lingual Transformers
• Title（参考訳）: transquest: 言語間トランスフォーマーによる翻訳品質推定
• Authors: Tharindu Ranasinghe, Constantin Orasan, Ruslan Mitkov
• Abstract要約: 言語間変換に基づく簡単なQEフレームワークを提案する。 2つの異なるニューラルアーキテクチャの実装と評価に使用しています。 評価の結果,提案手法は最先端の結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.403165053223395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have seen big advances in the field of sentence-level quality estimation (QE), largely as a result of using neural-based architectures. However, the majority of these methods work only on the language pair they are trained on and need retraining for new language pairs. This process can prove difficult from a technical point of view and is usually computationally expensive. In this paper we propose a simple QE framework based on cross-lingual transformers, and we use it to implement and evaluate two different neural architectures. Our evaluation shows that the proposed methods achieve state-of-the-art results outperforming current open-source quality estimation frameworks when trained on datasets from WMT. In addition, the framework proves very useful in transfer learning settings, especially when dealing with low-resourced languages, allowing us to obtain very competitive results.
• Abstract（参考訳）: 近年, 文レベルの品質評価 (QE) の分野では, 主にニューラルベースアーキテクチャを用いて大きな進歩を遂げている。 しかしながら、これらのメソッドの大部分は、トレーニング対象の言語ペアのみで動作し、新しい言語ペアの再トレーニングが必要である。 このプロセスは技術的な観点からは困難であり、通常は計算コストがかかる。 本稿では,言語間変換をベースとした簡単なQEフレームワークを提案し,これを2つの異なるニューラルアーキテクチャの実装と評価に利用する。 評価の結果,提案手法は,WMTのデータセットをトレーニングした場合に,現在のオープンソース品質評価フレームワークよりも優れていることがわかった。 さらに、このフレームワークは、特に低リソース言語を扱う場合、転送学習設定において非常に有用であることが証明され、非常に競争力のある結果が得られる。

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