論文の概要: Quality Estimation of Machine Translated Texts based on Direct Evidence from Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15399v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 11:52:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 13:43:37.567064
• Title: Quality Estimation of Machine Translated Texts based on Direct Evidence from Training Data
• Title（参考訳）: 学習データからの直接的エビデンスに基づく機械翻訳テキストの品質評価
• Authors: Vibhuti Kumari, Narayana Murthy Kavi
• Abstract要約: MTシステムのトレーニングデータとして使用される並列コーパスは,MTシステムによって生成された翻訳の質を推定するための直接的な手がかりを有することを示す。 実験の結果,本手法は純粋にデータ駆動型機械翻訳システムによって生成された翻訳の品質評価に有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current Machine Translation systems achieve very good results on a growing variety of language pairs and data sets. However, it is now well known that they produce fluent translation outputs that often can contain important meaning errors. Quality Estimation task deals with the estimation of quality of translations produced by a Machine Translation system without depending on Reference Translations. A number of approaches have been suggested over the years. In this paper we show that the parallel corpus used as training data for training the MT system holds direct clues for estimating the quality of translations produced by the MT system. Our experiments show that this simple and direct method holds promise for quality estimation of translations produced by any purely data driven machine translation system.
• Abstract（参考訳）: 現在の機械翻訳システムは、増え続ける様々な言語ペアとデータセットで非常に良い結果を得る。 しかし現在では、しばしば重要な意味の誤りを含むような、流動的な翻訳出力を生成することが知られている。 品質推定タスクは、参照翻訳に依存することなく、機械翻訳システムによって生成された翻訳品質の推定を扱う。 長年にわたり、いくつかのアプローチが提案されてきた。 本稿では,MTシステムの学習用トレーニングデータとして使用される並列コーパスが,MTシステムの翻訳品質を推定するための直接的な手がかりを持っていることを示す。 実験の結果,本手法は純粋にデータ駆動型機械翻訳システムによって生成された翻訳の品質評価に有効であることがわかった。

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