論文の概要: BiVert: Bidirectional Vocabulary Evaluation using Relations for Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03521v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 08:02:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:42:19.049650
• Title: BiVert: Bidirectional Vocabulary Evaluation using Relations for Machine Translation
• Title（参考訳）: BiVert: 機械翻訳のための関係を用いた双方向語彙評価
• Authors: Carinne Cherf, Yuval Pinter
• Abstract要約: 本稿では,テキストから翻訳の感覚距離を評価するための双方向意味に基づく評価手法を提案する。 このアプローチでは、包括的な多言語百科事典BabelNetを用いる。 Factual analysis is a strong correlation between the average evaluations generated by our method and the human evaluations across various machine translation system for English- German language pair。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.651581292181871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural machine translation (NMT) has progressed rapidly in the past few years, promising improvements and quality translations for different languages. Evaluation of this task is crucial to determine the quality of the translation. Overall, insufficient emphasis is placed on the actual sense of the translation in traditional methods. We propose a bidirectional semantic-based evaluation method designed to assess the sense distance of the translation from the source text. This approach employs the comprehensive multilingual encyclopedic dictionary BabelNet. Through the calculation of the semantic distance between the source and its back translation of the output, our method introduces a quantifiable approach that empowers sentence comparison on the same linguistic level. Factual analysis shows a strong correlation between the average evaluation scores generated by our method and the human assessments across various machine translation systems for English-German language pair. Finally, our method proposes a new multilingual approach to rank MT systems without the need for parallel corpora.
• Abstract（参考訳）: neural machine translation(nmt)はここ数年で急速に進歩し、さまざまな言語に対する改良と品質翻訳を約束している。 このタスクの評価は翻訳の質を決定するために不可欠である。 全体としては、従来の方法による翻訳の実際の感覚に重点が置かれていない。 本稿では,テキストから翻訳の感覚距離を評価するための双方向意味に基づく評価手法を提案する。 このアプローチでは、包括的な多言語百科事典BabelNetを用いる。 提案手法は,出力のソースと後方翻訳のセマンティック距離の計算を通じて,同じ言語レベルでの文比較を促進する定量的アプローチを提案する。 事実分析の結果,提案手法が生成する平均評価スコアと,英ドイツ語対の機械翻訳システムにおける人間評価との間に強い相関が認められた。 最後に,並列コーパスを必要とせずにMTシステムをランク付けする多言語手法を提案する。

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