كان التقييم البشري مكلفا دائما بينما يكافح الباحثون من أجل الثقة في المقاييس التلقائية. لمعالجة هذا، نقترح تخصيص المقاييس التقليدية من خلال أخذ مزايا نماذج اللغة المدربة مسبقا (PLMS) وعشرات المحدودة المسمى الإنسان المسمى. نقدم أولا عوامل HLEPOR متري،
تليها نسخة بيثون التي طورناها (استدارها) التي حققت الضبط التلقائي لمعلمات الترجيح في هلكور متري. ثم نقدم HLEPOR (Cushlepor) المخصص الذي يستخدم إطار عمل تحسين المعلمات Optuna إلى معلمات HLEOR Tune-Tune Tune نحو اتفاق أفضل لاتفاق أفضل على نماذج اللغة المدربة مسبقا (باستخدام LAST) فيما يتعلق بأزواج لغة MT الدقيقة التي يتم نشرها. نحن أيضا تحسين cushlepor تجاه بيانات التقييم البشرية المهنية بناء على إطار إدارة الموارد البشرية و PSQM على أزواج اللغة الإنجليزية والألمانية والإنجليزية. تظهر التحقيقات التجريبية Cushlepor يعزز عروض هيلور بورز نحو اتفاقات أفضل للمتمرنات مثل LAST مع تكلفة أقل بكثير، واتفاقيات أفضل للتقييمات البشرية بما في ذلك درجات MQM و PSQM، وتوجز أداء أفضل بكثير من بلو. تظهر النتائج الرسمية أن عروضنا تفوز بثلاث أزواج لغوية بما في ذلك اللغة الإنجليزية والألمانية والصينية الإنجليزية على نطاق الأخبار عبر Cushlepor (LM) والإنجليزية-الروسية على نطاق TED عبر HLEPOR. (البيانات المتاحة في https://github.com/poethan/cushlepor)
في هذه الورقة، نصف إنشادنا إلى المهمة المشتركة بمقاييس WMT 2021.نستخدم الأسئلة والأجوبة التي تم إنشاؤها تلقائيا لتقييم جودة أنظمة الترجمة الآلية (MT).إن تقديمنا يبني على إطار MTEQA المقترح مؤخرا.تظهر التجارب على مجموعات بيانات تقييم WMT20 أنه على مست
وى النظام، يحقق Mteqa Metric أداء قابلا للمقارنة مع حلول حديثة أخرى، مع مراعاة كمية معينة فقط من الترجمة بأكملها.
