Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approaching English-Polish Machine Translation Quality Assessment with Neural-based Methods

論文の概要: Approaching English-Polish Machine Translation Quality Assessment with Neural-based Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11016v1
Date: Thu, 22 Sep 2022 13:53:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 13:25:55.054885
Title: Approaching English-Polish Machine Translation Quality Assessment with Neural-based Methods
Title（参考訳）: ニューラルベース手法による英語翻訳品質評価へのアプローチ
Authors: Artur Nowakowski
Abstract要約: 課題の非盲目版と盲目版の両方における翻訳品質評価のための事前学習言語モデルと最先端フレームワークを用いた実験について述べる。私たちのソリューションは、非盲目バージョンで2位、盲目バージョンで3位でした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents our contribution to the PolEval 2021 Task 2: Evaluation of translation quality assessment metrics. We describe experiments with pre-trained language models and state-of-the-art frameworks for translation quality assessment in both nonblind and blind versions of the task. Our solutions ranked second in the nonblind version and third in the blind version.
Abstract（参考訳）: 本稿では,poleval 2021タスク2: 翻訳品質評価指標の評価への貢献について述べる。課題の非盲目版と盲目版の両方における翻訳品質評価のための事前学習言語モデルと最先端フレームワークを用いた実験について述べる。私たちのソリューションは、非盲目バージョンで2位、盲目バージョンで3位でした。

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