論文の概要: BLEURT Has Universal Translations: An Analysis of Automatic Metrics by Minimum Risk Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03131v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 16:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 13:17:09.190136
• Title: BLEURT Has Universal Translations: An Analysis of Automatic Metrics by Minimum Risk Training
• Title（参考訳）: BLEURTにはユニバーサル翻訳がある:最小限のリスクトレーニングによる自動メトリクスの分析
• Authors: Yiming Yan, Tao Wang, Chengqi Zhao, Shujian Huang, Jiajun Chen, Mingxuan Wang
• Abstract要約: 本研究では,機械翻訳システムの学習指導の観点から,各種の主流および最先端の自動測定値について分析する。 BLEURT や BARTScore における普遍的逆変換の存在など,ある種の指標は堅牢性欠陥を示す。 詳細な分析では、これらのロバスト性障害の主な原因は、トレーニングデータセットにおける分布バイアスと、メートル法パラダイムの傾向である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.37683359609308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic metrics play a crucial role in machine translation. Despite the widespread use of n-gram-based metrics, there has been a recent surge in the development of pre-trained model-based metrics that focus on measuring sentence semantics. However, these neural metrics, while achieving higher correlations with human evaluations, are often considered to be black boxes with potential biases that are difficult to detect. In this study, we systematically analyze and compare various mainstream and cutting-edge automatic metrics from the perspective of their guidance for training machine translation systems. Through Minimum Risk Training (MRT), we find that certain metrics exhibit robustness defects, such as the presence of universal adversarial translations in BLEURT and BARTScore. In-depth analysis suggests two main causes of these robustness deficits: distribution biases in the training datasets, and the tendency of the metric paradigm. By incorporating token-level constraints, we enhance the robustness of evaluation metrics, which in turn leads to an improvement in the performance of machine translation systems. Codes are available at \url{https://github.com/powerpuffpomelo/fairseq_mrt}.
• Abstract（参考訳）: 自動メトリクスは機械翻訳において重要な役割を果たす。 n-gramベースのメトリクスが広く使用されているにもかかわらず、文の意味論の計測に焦点を当てた事前学習されたモデルベースのメトリクスの開発が最近急増している。 しかしながら、これらの神経メトリクスは、人間の評価と高い相関性を達成する一方で、検出が難しい潜在的なバイアスを持つブラックボックスと見なされることが多い。 本研究では,機械翻訳システムの学習指導の観点から,各種の主流・最先端自動メトリクスを体系的に分析・比較する。 最小リスクトレーニング(MRT)を通じて、BLEURTやBARTScoreに普遍的な逆変換が存在するなど、ある種の指標が堅牢性欠陥を示すことがわかった。 詳細な分析からは、トレーニングデータセットにおける分散バイアスと、メトリックパラダイムの傾向の2つの大きな原因が示唆されている。 トークンレベルの制約を取り入れることで,評価指標のロバスト性が向上し,機械翻訳システムの性能が向上する。 コードは \url{https://github.com/powerpuffpomelo/fairseq_mrt} で入手できる。

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