論文の概要: Extrinsic Evaluation of Machine Translation Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10297v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 03:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 04:41:52.421155
• Title: Extrinsic Evaluation of Machine Translation Metrics
• Title（参考訳）: 機械翻訳指標の極値評価
• Authors: Nikita Moghe and Tom Sherborne and Mark Steedman and Alexandra Birch
• Abstract要約: 文レベルでの翻訳と翻訳の良さを区別する上で,自動尺度が信頼性が高いかどうかは不明である。 我々は,3つの下流言語タスクにおいて,最も広く使用されているMTメトリクス(chrF,COMET,BERTScoreなど)のセグメントレベル性能を評価する。 実験の結果,各指標は下流結果の外部評価と負の相関を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.75776477562087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic machine translation (MT) metrics are widely used to distinguish the translation qualities of machine translation systems across relatively large test sets (system-level evaluation). However, it is unclear if automatic metrics are reliable at distinguishing good translations from bad translations at the sentence level (segment-level evaluation). In this paper, we investigate how useful MT metrics are at detecting the success of a machine translation component when placed in a larger platform with a downstream task. We evaluate the segment-level performance of the most widely used MT metrics (chrF, COMET, BERTScore, etc.) on three downstream cross-lingual tasks (dialogue state tracking, question answering, and semantic parsing). For each task, we only have access to a monolingual task-specific model. We calculate the correlation between the metric's ability to predict a good/bad translation with the success/failure on the final task for the Translate-Test setup. Our experiments demonstrate that all metrics exhibit negligible correlation with the extrinsic evaluation of the downstream outcomes. We also find that the scores provided by neural metrics are not interpretable mostly because of undefined ranges. We synthesise our analysis into recommendations for future MT metrics to produce labels rather than scores for more informative interaction between machine translation and multilingual language understanding.
• Abstract（参考訳）: 自動機械翻訳(MT)メトリクスは比較的大規模なテストセット(システムレベルの評価)間で機械翻訳システムの翻訳品質を区別するために広く用いられている。 しかし、良い翻訳と悪い翻訳を区別するのに、自動的な指標が信頼できるかは定かではない(セグメンテーションレベルの評価)。 本稿では,下流タスクを伴う大規模プラットフォームに配置した場合,機械翻訳コンポーネントの成功を検出する上で,MTメトリクスがいかに有用かを検討する。 我々は,3つの下流言語タスク(対話状態追跡,質問応答,意味解析)において,最も広く使用されているMTメトリクス(chrF,COMET,BERTScoreなど)のセグメントレベル性能を評価する。 各タスクに対して、モノリンガルなタスク固有のモデルのみにアクセスできます。 我々は,翻訳テストの最終作業において,良い/悪い翻訳を予測できるメトリックの能力と成功/失敗の相関を計算した。 実験の結果,各指標は下流結果の外部評価と負の相関を示すことがわかった。 また、ニューラルメトリックによって提供されるスコアは、主に未定義の範囲のため解釈できないことも判明した。 我々は、機械翻訳と多言語理解の間のより情報的な相互作用のためのスコアではなく、将来のmtメトリクスの推奨に分析を合成する。

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