論文の概要: AfriMTE and AfriCOMET: Empowering COMET to Embrace Under-resourced African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09828v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:32:01.616482
• Title: AfriMTE and AfriCOMET: Empowering COMET to Embrace Under-resourced African Languages
• Title（参考訳）: AfriMTEとAfriCOMET: COMETをオープンソースでないアフリカの言語に組み込む
• Authors: Jiayi Wang, David Ifeoluwa Adelani, Sweta Agrawal, Ricardo Rei, Eleftheria Briakou, Marine Carpuat, Marek Masiak, Xuanli He, Sofia Bourhim, Andiswa Bukula, Muhidin Mohamed, Temitayo Olatoye, Hamam Mokayede, Christine Mwase, Wangui Kimotho, Foutse Yuehgoh, Anuoluwapo Aremu, Jessica Ojo, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Salomey Osei, Abdul-Hakeem Omotayo, Chiamaka Chukwuneke, Perez Ogayo, Oumaima Hourrane, Salma El Anigri, Lolwethu Ndolela, Thabiso Mangwana, Shafie Abdi Mohamed, Ayinde Hassan, Oluwabusayo Olufunke Awoyomi, Lama Alkhaled, Sana Al-Azzawi, Naome A. Etori, Millicent Ochieng, Clemencia Siro, Samuel Njoroge, Eric Muchiri, Wangari Kimotho, Lyse Naomi Wamba Momo, Daud Abolade, Simbiat Ajao, Tosin Adewumi, Iyanuoluwa Shode, Ricky Macharm, Ruqayya Nasir Iro, Saheed S. Abdullahi, Stephen E. Moore, Bernard Opoku, Zainab Akinjobi, Abeeb Afolabi, Nnaemeka Obiefuna, Onyekachi Raphael Ogbu, Sam Brian, Verrah Akinyi Otiende, Chinedu Emmanuel Mbonu, Sakayo Toadoum Sari, Pontus Stenetorp
• Abstract要約: 我々は、高リソース言語とアフリカ中心多言語エンコーダ(AfroXLM-Roberta)からのDAトレーニングデータを活用することで、アフリカの言語に対するCOMET評価指標を開発する。 我々は、高リソース言語とアフリカ中心多言語エンコーダ(AfroXLM-Roberta)のDAトレーニングデータを活用することで、アフリカ言語のためのCOMET評価指標であるAfriCOMETを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.594766924877618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the progress we have recorded in scaling multilingual machine translation (MT) models and evaluation data to several under-resourced African languages, it is difficult to measure accurately the progress we have made on these languages because evaluation is often performed on n-gram matching metrics like BLEU that often have worse correlation with human judgments. Embedding-based metrics such as COMET correlate better; however, lack of evaluation data with human ratings for under-resourced languages, complexity of annotation guidelines like Multidimensional Quality Metrics (MQM), and limited language coverage of multilingual encoders have hampered their applicability to African languages. In this paper, we address these challenges by creating high-quality human evaluation data with a simplified MQM guideline for error-span annotation and direct assessment (DA) scoring for 13 typologically diverse African languages. Furthermore, we develop AfriCOMET, a COMET evaluation metric for African languages by leveraging DA training data from high-resource languages and African-centric multilingual encoder (AfroXLM-Roberta) to create the state-of-the-art evaluation metric for African languages MT with respect to Spearman-rank correlation with human judgments (+0.406).
• Abstract（参考訳）: マルチリンガル機械翻訳(MT)モデルと評価データを複数のアンダーリソースアフリカ言語に拡張する過程で記録した進歩にもかかわらず、人間の判断と相関の悪いBLEUのようなn-gramマッチングメトリクスで評価が行われるため、これらの言語で行った進歩を正確に測定することは困難である。 しかし、COMETのような埋め込みベースのメトリクスは相関性が高いが、アンダーリソース言語に対する評価データと評価データの欠如、多次元品質指標(MQM)のようなアノテーションガイドラインの複雑さ、多言語エンコーダの言語カバレッジの制限によりアフリカ言語への適用が妨げられている。 本稿では, ミススパンアノテーションと直接評価(DA)のための簡易なMQMガイドラインを用いた高品質な人的評価データを作成することで, 13のアフリカ言語に対して, これらの課題に対処する。 さらに,高リソース言語とアフリカ中心多言語エンコーダ(AfroXLM-Roberta)のDAトレーニングデータを利用して,アフリカ言語MTの最先端評価指標を作成することで,人間の判断とのスピアマンランク相関(+0.406)についてアフリカ言語のCOMETを作成する。

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