論文の概要: Unsupervised Translation Quality Estimation Exploiting Synthetic Data and Pre-trained Multilingual Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05117v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 03:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 16:21:02.675113
• Title: Unsupervised Translation Quality Estimation Exploiting Synthetic Data and Pre-trained Multilingual Encoder
• Title（参考訳）: 合成データと事前学習多言語エンコーダを用いた教師なし翻訳品質推定
• Authors: Yuto Kuroda, Atsushi Fujita, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya
• Abstract要約: 教師なし文レベルTQEにおける合成TQEデータと事前学習多言語エンコーダの有用性について検討した。 WMT20およびWMT21データセットに対する実験により、この手法は高解像度および低リソースの翻訳方向において、他の教師なしTQE手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.431776840662273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Translation quality estimation (TQE) is the task of predicting translation quality without reference translations. Due to the enormous cost of creating training data for TQE, only a few translation directions can benefit from supervised training. To address this issue, unsupervised TQE methods have been studied. In this paper, we extensively investigate the usefulness of synthetic TQE data and pre-trained multilingual encoders in unsupervised sentence-level TQE, both of which have been proven effective in the supervised training scenarios. Our experiment on WMT20 and WMT21 datasets revealed that this approach can outperform other unsupervised TQE methods on high- and low-resource translation directions in predicting post-editing effort and human evaluation score, and some zero-resource translation directions in predicting post-editing effort.
• Abstract（参考訳）: 翻訳品質推定(TQE)は、参照翻訳なしで翻訳品質を予測するタスクである。 TQEのトレーニングデータを作成するのに膨大なコストがかかるため、教師付きトレーニングの恩恵を受けるのは、わずかな翻訳方向のみである。 この問題に対処するため、教師なしのTQE手法が研究されている。 本稿では,教師なし文レベルtqeにおける合成tqeデータと事前学習された多言語エンコーダの有用性について詳細に検討した。 WMT20 と WMT21 のデータセットを用いた実験により,この手法は,高次・低次翻訳方向の教師なしTQE 手法よりも,後編集作業と人的評価スコアの予測,および後編集作業の予測におけるゼロリソース翻訳方向の予測に勝ることがわかった。

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