論文の概要: Unify word-level and span-level tasks: NJUNLP's Participation for the WMT2023 Quality Estimation Shared Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13230v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 02:21:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 23:33:19.173204
• Title: Unify word-level and span-level tasks: NJUNLP's Participation for the WMT2023 Quality Estimation Shared Task
• Title（参考訳）: 単語レベルとスパンレベルのタスクを統一する:NJUNLPによるWMT2023品質評価共有タスクへの参加
• Authors: Xiang Geng, Zhejian Lai, Yu Zhang, Shimin Tao, Hao Yang, Jiajun Chen, Shujian Huang
• Abstract要約: 我々は、WMT 2023 Quality Estimation (QE)共有タスクにNJUNLPチームを紹介する。 私たちのチームは2つのサブタスクすべてで英語とドイツ語のペアの予測を提出しました。 我々のモデルは、単語レベルと細粒度エラースパン検出サブタスクの両方において、英語とドイツ語で最高の結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.46906545506715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the submissions of the NJUNLP team to the WMT 2023 Quality Estimation (QE) shared task. Our team submitted predictions for the English-German language pair on all two sub-tasks: (i) sentence- and word-level quality prediction; and (ii) fine-grained error span detection. This year, we further explore pseudo data methods for QE based on NJUQE framework (https://github.com/NJUNLP/njuqe). We generate pseudo MQM data using parallel data from the WMT translation task. We pre-train the XLMR large model on pseudo QE data, then fine-tune it on real QE data. At both stages, we jointly learn sentence-level scores and word-level tags. Empirically, we conduct experiments to find the key hyper-parameters that improve the performance. Technically, we propose a simple method that covert the word-level outputs to fine-grained error span results. Overall, our models achieved the best results in English-German for both word-level and fine-grained error span detection sub-tasks by a considerable margin.
• Abstract（参考訳）: 我々は,WMT 2023 Quality Estimation (QE)共有タスクに対するNJUNLPチームの提案を紹介する。 私たちのチームは2つのサブタスクすべてで、英語とドイツ語のペアの予測を提出しました。 (i)文・語レベルの品質予測、及び (ii)細粒度エラースパン検出。 NJUQEフレームワーク(https://github.com/NJUNLP/njuqe)に基づくQEの擬似データ手法をさらに検討する。 WMT翻訳タスクから並列データを用いて疑似MQMデータを生成する。 擬似QEデータ上でXLMR大モデルを事前訓練し、実QEデータ上で微調整する。 両段階で文レベルスコアと単語レベルタグを共同で学習する。 実証的に、私たちはパフォーマンスを改善する重要なハイパーパラメータを見つける実験を行います。 技術的には、単語レベルの出力をきめ細かな誤差にカバーする単純な手法を提案する。 全体的に、我々のモデルは単語レベルときめ細かいエラースパン検出サブタスクの両方において、英語とドイツ語で最高の結果を得ました。

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