作者:Jiayi Wang, Ke Wang,等
简介:质量评估作为机器翻译质量控制的关键步骤,已经探索了多年。目标是研究在没有参考翻译的情况下估计机器翻译结果质量的自动方法。在今年的 WMT QE 共享任务中,作者利用大规模 XLM-Roberta 预训练模型,并另外提出了几个有用的特征来评估翻译的不确定性,以构建作者的 QE 系统,命名为 QEMind。该系统已应用于直接评估的句子级评分任务和关键错误检测的二进制评分预测任务。在本文中,作者提出了提交给WMT 2021 QE共享任务,广泛的实验结果表明,作者的多语言系统优于WMT 2020的直接评估QE任务中的最佳系统。

论文下载:https://arxiv.org/pdf/2112.14890.pdf
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