論文の概要: HilMeMe: A Human-in-the-Loop Machine Translation Evaluation Metric Looking into Multi-Word Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05201v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 21:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:42:01.875599
• Title: HilMeMe: A Human-in-the-Loop Machine Translation Evaluation Metric Looking into Multi-Word Expressions
• Title（参考訳）: HilMeMe: マルチワード表現に着目した機械翻訳評価指標
• Authors: Lifeng Han
• Abstract要約: 言語的に動機づけたHuman-in-the-loop評価尺度の設計と実装について,慣用的および用語的マルチワード表現(MWEs)について述べる。 MWEは、MWEを正確で意味のある等価な方法で認識・翻訳する能力を調べることで、異なるMTシステムを区別する主要な要因の1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the fast development of Machine Translation (MT) systems, especially the new boost from Neural MT (NMT) models, the MT output quality has reached a new level of accuracy. However, many researchers criticised that the current popular evaluation metrics such as BLEU can not correctly distinguish the state-of-the-art NMT systems regarding quality differences. In this short paper, we describe the design and implementation of a linguistically motivated human-in-the-loop evaluation metric looking into idiomatic and terminological Multi-word Expressions (MWEs). MWEs have played a bottleneck in many Natural Language Processing (NLP) tasks including MT. MWEs can be used as one of the main factors to distinguish different MT systems by looking into their capabilities in recognising and translating MWEs in an accurate and meaning equivalent manner.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)システムの急速な発展、特にニューラルMT(NMT)モデルからの新たな向上により、MTの出力品質は新たなレベルの精度に達した。 しかし、BLEUのような現在の一般的な評価指標は、品質の違いに関して最先端のNTTシステムを正しく区別することはできないと多くの研究者が批判した。 本稿では,慣用的・用語的多語表現(mwes)に着目した,言語的動機づけのある人称評価指標の設計と実装について述べる。 MWEはMTを含む多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいてボトルネックとなっている。MWEは、MWEを正確かつ等価な方法で認識・翻訳する能力を検討することで、異なるMTシステムを区別する主要な要因の1つである。

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