Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Road to Quality is Paved with Good Revisions: A Detailed Evaluation Methodology for Revision Policies in Incremental Sequence Labelling

論文の概要: The Road to Quality is Paved with Good Revisions: A Detailed Evaluation Methodology for Revision Policies in Incremental Sequence Labelling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15508v1
Date: Fri, 28 Jul 2023 12:08:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-31 12:33:41.100567
Title: The Road to Quality is Paved with Good Revisions: A Detailed Evaluation Methodology for Revision Policies in Incremental Sequence Labelling
Title（参考訳）: 品質への道は良いリビジョンで舗装されている:インクリメンタルシーケンスラベリングにおけるリビジョン政策の詳細な評価手法
Authors: Brielen Madureira, Patrick Kahardipraja, David Schlangen
Abstract要約: インクリメンタルなシーケンスラベリングで形式化し、編集し、修正する。本稿では,トランスフォーマーをベースとした3つのエンコーダのインクリメンタルな動作を様々なタスクで表わす手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.846377138993645
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Incremental dialogue model components produce a sequence of output prefixes based on incoming input. Mistakes can occur due to local ambiguities or to wrong hypotheses, making the ability to revise past outputs a desirable property that can be governed by a policy. In this work, we formalise and characterise edits and revisions in incremental sequence labelling and propose metrics to evaluate revision policies. We then apply our methodology to profile the incremental behaviour of three Transformer-based encoders in various tasks, paving the road for better revision policies.
Abstract（参考訳）: インクリメンタル対話モデルコンポーネントは、入力に基づいて出力プレフィックスのシーケンスを生成する。誤りは、ローカルな曖昧さや誤った仮説によって起こり、過去のアウトプットを修正できる能力は、ポリシーによって制御できる望ましい特性となる。本研究では,インクリメンタルシーケンスラベリングにおける編集とリビジョンの形式化と特徴付けを行い,リビジョンポリシーの評価基準を提案する。次に,様々なタスクにおける3つのトランスフォーマベースのエンコーダのインクリメンタルな動作をプロファイリングするために,提案手法を適用した。

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