論文の概要: Machine Translation Impact in E-commerce Multilingual Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00119v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 21:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 18:20:19.180928
• Title: Machine Translation Impact in E-commerce Multilingual Search
• Title（参考訳）: Eコマース多言語検索における機械翻訳の影響
• Authors: Bryan Zhang, Amita Misra
• Abstract要約: 言語間情報検索は機械翻訳の品質と高い相関関係を持つ。 クエリ翻訳の品質を改善することで、検索性能をさらに向上するメリットはほとんど、あるいは全く得られない、というしきい値が存在するかもしれない。
• 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: Previous work suggests that performance of cross-lingual information retrieval correlates highly with the quality of Machine Translation. However, there may be a threshold beyond which improving query translation quality yields little or no benefit to further improve the retrieval performance. This threshold may depend upon multiple factors including the source and target languages, the existing MT system quality and the search pipeline. In order to identify the benefit of improving an MT system for a given search pipeline, we investigate the sensitivity of retrieval quality to the presence of different levels of MT quality using experimental datasets collected from actual traffic. We systematically improve the performance of our MT systems quality on language pairs as measured by MT evaluation metrics including Bleu and Chrf to determine their impact on search precision metrics and extract signals that help to guide the improvement strategies. Using this information we develop techniques to compare query translations for multiple language pairs and identify the most promising language pairs to invest and improve.
• Abstract（参考訳）: 先行研究では,言語間情報検索の性能は機械翻訳の質と高い相関関係にあることが示唆された。 しかし、クエリの翻訳品質が向上しても、検索性能がさらに向上するメリットはほとんど、あるいは全く得られないしきい値が存在する可能性がある。 このしきい値は、ソースとターゲット言語、既存のMTシステムの品質、検索パイプラインなど、複数の要因に依存する可能性がある。 探索パイプラインにおけるMTシステムの改善の利点を明らかにするため,実トラフィックから収集した実験データセットを用いて,検索品質の感度とMT品質のレベルの違いについて検討した。 Bleu や Chrf などの MT 評価指標によって測定された言語対におけるMT システム品質の性能を体系的に改善し,検索精度指標への影響を判定し,改善戦略の導出を支援する信号抽出を行う。 この情報を用いて、複数の言語対のクエリ翻訳を比較し、最も有望な言語対を投資して改善する技術を開発した。

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