論文の概要: Evaluating the Morphosyntactic Well-formedness of Generated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16590v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 18:02:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:39:34.579032
• Title: Evaluating the Morphosyntactic Well-formedness of Generated Texts
• Title（参考訳）: 生成テキストのモーフォシンタクティブな良質性の評価
• Authors: Adithya Pratapa, Antonios Anastasopoulos, Shruti Rijhwani, Aditi Chaudhary, David R. Mortensen, Graham Neubig, Yulia Tsvetkov
• Abstract要約: L'AMBRE – テキストのモルフォシンタク的整形性を評価する指標を提案する。 形態的に豊かな言語に翻訳するシステムのダイアクロニックスタディを通じて,機械翻訳作業におけるメトリックの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.20502652494521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text generation systems are ubiquitous in natural language processing applications. However, evaluation of these systems remains a challenge, especially in multilingual settings. In this paper, we propose L'AMBRE -- a metric to evaluate the morphosyntactic well-formedness of text using its dependency parse and morphosyntactic rules of the language. We present a way to automatically extract various rules governing morphosyntax directly from dependency treebanks. To tackle the noisy outputs from text generation systems, we propose a simple methodology to train robust parsers. We show the effectiveness of our metric on the task of machine translation through a diachronic study of systems translating into morphologically-rich languages.
• Abstract（参考訳）: テキスト生成システムは自然言語処理アプリケーションではユビキタスである。 しかし、これらのシステムの評価は、特に多言語環境では依然として困難である。 本稿では,L'AMBREについて,その係り受け解析と形態素合成規則を用いてテキストの形態素的健全性を評価する指標を提案する。 依存性ツリーバンクから直接morphosyntaxを統治する様々なルールを自動的に抽出する方法を提案する。 テキスト生成システムからのノイズ出力に対処するために,ロバストなパーサを訓練するための簡易な手法を提案する。 形態的に豊かな言語に翻訳するシステムのダイアクロニックスタディを通じて,機械翻訳作業におけるメトリックの有効性を示す。

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