論文の概要: Beyond Glass-Box Features: Uncertainty Quantification Enhanced Quality Estimation for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07141v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 08:05:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 00:47:31.205969
• Title: Beyond Glass-Box Features: Uncertainty Quantification Enhanced Quality Estimation for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: グラスボックス機能を超えて:不確実性定量化によるニューラルマシン翻訳の品質推定
• Authors: Ke Wang, Yangbin Shi, Jiayi Wang, Yuqi Zhang, Yu Zhao and Xiaolin Zheng
• Abstract要約: 本研究では,不確実性定量化の特徴工学を事前学習した言語間言語モデルに融合させ,翻訳品質を予測する枠組みを提案する。 実験の結果,WMT 2020 QE共有タスクのデータセット上での最先端性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.469503103015668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quality Estimation (QE) plays an essential role in applications of Machine Translation (MT). Traditionally, a QE system accepts the original source text and translation from a black-box MT system as input. Recently, a few studies indicate that as a by-product of translation, QE benefits from the model and training data's information of the MT system where the translations come from, and it is called the "glass-box QE". In this paper, we extend the definition of "glass-box QE" generally to uncertainty quantification with both "black-box" and "glass-box" approaches and design several features deduced from them to blaze a new trial in improving QE's performance. We propose a framework to fuse the feature engineering of uncertainty quantification into a pre-trained cross-lingual language model to predict the translation quality. Experiment results show that our method achieves state-of-the-art performances on the datasets of WMT 2020 QE shared task.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)の適用においては品質評価(QE)が重要な役割を果たす。 伝統的に、QEシステムは、ブラックボックスMTシステムからの原文と翻訳を入力として受け入れる。 近年、翻訳の副産物として、翻訳の由来であるmtシステムのモデルとトレーニングデータの情報からqeが恩恵を受けていることを示す研究がいくつかあり、これを「ガラス箱qe」と呼ぶ。 本稿では、一般に「ガラス箱QE」の定義を「黒箱」と「ガラス箱」の両方で不確実な定量化に拡張し、これらから導出される特徴を設計し、QEの性能向上のための新たな試行を図った。 本研究では,不確実性定量化の特徴工学を事前学習された言語間モデルに融合し,翻訳品質を予測する枠組みを提案する。 実験の結果,WMT 2020 QE共有タスクのデータセット上での最先端性能が得られた。

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