Fugu-MT 論文翻訳(概要): SilverAlign: MT-Based Silver Data Algorithm For Evaluating Word Alignment

論文の概要: SilverAlign: MT-Based Silver Data Algorithm For Evaluating Word Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06207v1
Date: Wed, 12 Oct 2022 13:48:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 14:12:36.814804
Title: SilverAlign: MT-Based Silver Data Algorithm For Evaluating Word Alignment
Title（参考訳）: SilverAlign: MTベースの単語アライメント評価のためのシルバーデータアルゴリズム
Authors: Abdullatif K\"oksal, Silvia Severini, Hinrich Sch\"utze
Abstract要約: 単語ペアの評価のための銀データを自動的に生成する新しい手法であるSilverAlignを提案する。シルバーデータのパフォーマンスは、9つの言語ペアのゴールドベンチマークとよく相関していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2062593640149624
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Word alignments are essential for a variety of NLP tasks. Therefore, choosing the best approaches for their creation is crucial. However, the scarce availability of gold evaluation data makes the choice difficult. We propose SilverAlign, a new method to automatically create silver data for the evaluation of word aligners by exploiting machine translation and minimal pairs. We show that performance on our silver data correlates well with gold benchmarks for 9 language pairs, making our approach a valid resource for evaluation of different domains and languages when gold data are not available. This addresses the important scenario of missing gold data alignments for low-resource languages.
Abstract（参考訳）: 単語アライメントは様々なNLPタスクに必須である。したがって、彼らの創造に最適なアプローチを選択することは重要です。しかし、金の評価データが入手できないため、選択は困難である。機械翻訳と最小ペアを利用した単語整合性評価のための銀データの自動生成手法であるSilverAlignを提案する。シルバーデータの性能は9つの言語ペアのゴールドベンチマークとよく相関しており、ゴールドデータが利用できない場合の異なるドメインや言語の評価に有効なリソースとなっている。これは低リソース言語におけるゴールドデータアライメントの欠如という重要なシナリオに対処する。

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