論文の概要: Exploring the Correlation between Human and Machine Evaluation of Simultaneous Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10091v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 14:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:16:10.360059
• Title: Exploring the Correlation between Human and Machine Evaluation of Simultaneous Speech Translation
• Title（参考訳）: 同時音声翻訳における人間と機械の相関性の検討
• Authors: Xiaoman Wang, Claudio Fantinuoli,
• Abstract要約: 本研究では,人間の評価と相関関係を解析することにより,同時解釈評価における自動メトリクスの信頼性を評価することを目的とする。 ベンチマークでは,言語専門家による人間の評価を用いて,文の埋め込みと大規模言語モデルとの相関性を評価する。 その結果, GPTモデル, 特に直接的プロンプトを用いた GPT-3.5 は, ソーステキストとターゲットテキストのセマンティックな類似性の観点から, 人間の判断と最強の相関を示すことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9576327614980397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessing the performance of interpreting services is a complex task, given the nuanced nature of spoken language translation, the strategies that interpreters apply, and the diverse expectations of users. The complexity of this task become even more pronounced when automated evaluation methods are applied. This is particularly true because interpreted texts exhibit less linearity between the source and target languages due to the strategies employed by the interpreter. This study aims to assess the reliability of automatic metrics in evaluating simultaneous interpretations by analyzing their correlation with human evaluations. We focus on a particular feature of interpretation quality, namely translation accuracy or faithfulness. As a benchmark we use human assessments performed by language experts, and evaluate how well sentence embeddings and Large Language Models correlate with them. We quantify semantic similarity between the source and translated texts without relying on a reference translation. The results suggest GPT models, particularly GPT-3.5 with direct prompting, demonstrate the strongest correlation with human judgment in terms of semantic similarity between source and target texts, even when evaluating short textual segments. Additionally, the study reveals that the size of the context window has a notable impact on this correlation.
• Abstract（参考訳）: 音声翻訳の微妙な性質、通訳が適用する戦略、ユーザの多様な期待を考慮し、解釈サービスの性能を評価することは複雑な作業である。 このタスクの複雑さは、自動評価手法を適用するとさらに顕著になる。 これは特に、インタプリタが使用する戦略のため、インタプリタテキストはソース言語とターゲット言語の線形性が低いためである。 本研究では,人間の評価と相関関係を解析することにより,同時解釈評価における自動メトリクスの信頼性を評価することを目的とする。 我々は、解釈品質、すなわち翻訳精度または忠実さの特定の特徴に焦点を当てる。 ベンチマークでは,言語専門家による人間の評価を用いて,文の埋め込みと大規模言語モデルとの相関性を評価する。 我々は、参照翻訳に頼ることなく、ソースと翻訳テキスト間の意味的類似性を定量化する。 その結果, GPTモデル, 特に直接的プロンプトを用いた GPT-3.5 は, 短いテキストセグメントの評価においても, ソーステキストとターゲットテキストのセマンティックな類似性の観点から, 人間の判断と強い相関性を示すことが示唆された。 さらに、この研究により、コンテキストウィンドウのサイズがこの相関に顕著な影響を及ぼすことが明らかとなった。

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