ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

يلعب تقدير الجودة (QE) دورا أساسيا في تطبيقات الترجمة الآلية (MT).تقليديا، يقبل نظام QE النصي المصدر الأصلي والترجمة من نظام MT مربع أسود كإدخال.في الآونة الأخيرة، تشير بعض الدراسات إلى أنه كمنتج ثانوي للترجمة، يستفيد QE من نموذج معلومات بيانات النمو ذج والتدريب من نظام MT حيث تأتي الترجمات، وتسمى QE الزجاجي ".في هذه الورقة، نقوم بتوسيع تعريف صندوق الزجاج QE "بشكل عام إلى كمية عدم اليقين مع حدود عدم اليقين مع كل من الأساليب السوداء والزجاج" مناهضات "وتصميم العديد من الميزات التي استنتجتها منهم لتخفيف تجربة جديدة في تحسين أداء QE.نقترح إطارا لفوست هندسة الميزة لتقدير عدم اليقين في نموذج لغة متمربا مسبقا مسبقا للتنبؤ بجودة الترجمة.تظهر نتائج التجربة أن طريقتنا تحقق أدائها الحديثة في مجموعات البيانات ذات المهمة المشتركة مع WMT 2020 QE.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا