في حين أن مجال نقل النمط (ST) ينمو بسرعة، فقد أعاقه بعدم وجود ممارسات موحدة للتقييم التلقائي.في هذه الورقة، نقوم بتقييم المقاييس التلقائية الرائدة على المهمة التي تم بحثها عن نقل أسلوب الأشكال.على عكس التقييمات السابقة، التي تركز فقط على اللغة الإنجل
يزية فقط، فإننا نوسع تركيزنا على البرتغالية البرازيلية والفرنسية والإيطالية، مما يجعل هذا العمل أول تقييم متعدد اللغات للمقاييس في القديس.نحن نخوض أفضل الممارسات للتقييم التلقائي في نقل النمط (الشكلية) وتحديد العديد من النماذج التي ترتبط بشكل جيد مع الأحكام البشرية وهي قوية عبر اللغات.نأمل أن يساعد هذا العمل في تسريع التطوير في القديس، حيث يكون التقييم البشري غالبا ما يكون تحديا لجمعه.
المعايير القابلة للتكرار حاسمة في قيادة التقدم المحرز في أبحاث الترجمة الآلية. ومع ذلك، تقتصر معايير الترجمة الآلية الموجودة في الغالب على اللغات عالية الموارد أو ممثلة تمثيلا جيدا. على الرغم من الاهتمام المتزايد في الترجمة ذات الجهاز المنخفض، لا توج
د معايير موحدة استنساخ للعديد من اللغات الأفريقية، يتم استخدام العديد منها من قبل ملايين المتحدثين ولكن لديهم بيانات نصية أقل رقمية. لمعالجة هذه التحديات، نقترح AFROMT، معيارا قياسيا موحدا ونينا ونظيفا ولاكاثر لثمانية لغات أفريقية منطوقة على نطاق واسع. نقوم أيضا بتطوير مجموعة من أدوات التحليل لتشخيص النظام مع الأخذ في الاعتبار الخصائص الفريدة لهذه اللغات. علاوة على ذلك، نستكشف القضية التي تعتبرها مؤلمة تركز على الموارد المنخفضة المنخفضة وتطوير استراتيجيات جديدة قائمة على زيادة تكبير البيانات، واستفادة من معلومات محاذاة مستوى الكلمات والبيانات الزائفة غير المباشرة لإحاطاء نماذج التسلسل متعددة اللغات. نوضح تحسينات كبيرة عند الاحتجاج في 11 لغة، مع مكاسب تصل إلى 2 نقطة بلو على خطوط خطوط خطوط خطوط طويلة. نعرض أيضا مكاسب تصل إلى 12 نقطة بلو على خطوط خطوط نقل النقل عبر اللغات في سيناريوهات مقيدة البيانات. سيتم إصدار جميع النماذج من التعليمات البرمجية والأعمدة كخطوات أخرى نحو معايير قابلة لإزالة الأكبرات للغات الأفريقية.
