論文の概要: Quality and Quantity of Machine Translation References for Automated Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01283v2
• Date: Wed, 3 Jan 2024 14:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 11:14:36.959817
• Title: Quality and Quantity of Machine Translation References for Automated Metrics
• Title（参考訳）: 自動計測のための機械翻訳基準の品質と量
• Authors: Vil\'em Zouhar, Ond\v{r}ej Bojar
• Abstract要約: 高品質な参照は、セグメントレベルの人間とのより良い計量相関をもたらす。 異なる品質のベンダーからの参照は混在し、メートル法の成功を改善することができる。 これらの発見は、特定の予算の下で参照を作成する必要がある場合、共有タスクの評価者によって利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.982922468400901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic machine translation metrics often use human translations to determine the quality system translations. Common wisdom in the field dictates that the human references should be of very high quality. However, there are no cost-benefit analyses that could be used to guide practitioners who plan to collect references for machine translation evaluation. We find that higher-quality references lead to better metric correlations with humans at the segment-level. Having up to 7 references per segment and taking their average helps all metrics. Interestingly, the references from vendors of different qualities can be mixed together and improve metric success. Higher quality references, however, cost more to create and we frame this as an optimization problem: given a specific budget, what references should be collected to maximize metric success. These findings can be used by evaluators of shared tasks when references need to be created under a certain budget.
• Abstract（参考訳）: 自動機械翻訳メトリクスは、しばしば人間の翻訳を使用して、システム翻訳の品質を決定する。 この分野の一般的な知恵は、人間の参照は非常に高品質であるべきだと規定している。 しかし,機械翻訳評価の参考資料収集を計画する実践者の指導には,費用対効果分析は使用できない。 高品質な参照は、セグメントレベルでの人間とのメトリクス相関をより良くする。 セグメントごとに7つの参照を持ち、平均を取ることは、すべてのメトリクスに役立つ。 興味深いことに、異なる品質のベンダーからの参照を混ぜ合わせてメトリクスの成功を改善することができる。 しかし、高品質な参照は作成により多くのコストがかかり、これを最適化の問題とみなす:特定の予算が与えられたら、メートル法の成功を最大化するためにどの参照を収集すべきか。 これらの発見は、特定の予算の下で参照を作成する必要がある場合、共有タスクの評価者によって利用することができる。

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