BertScore، متري التلقائي المقترح مؤخرا لجودة الترجمة الآلية، تستخدم بيرت، نموذج لغة كبير مدرب مسبقا لتقييم ترجمات المرشحين فيما يتعلق بالترجمة الذهبية. الاستفادة من قدرات بيرت الدلالية والنزالية، تسعى BertScore إلى تجنب عيوب النهج السابقة مثل بلو، بد
لا من ذلك تسجيل ترجمات المرشحين بناء على تشابههم الدلالي لحكم الذهب. ومع ذلك، بيرت ليست معصومة؛ في حين أن أدائها في مهام NLP، حددت حالة من الفن الجديد بشكل عام، فقد أظهرت دراسات ذات ظواهر النحوية والدلية المحددة أين ينحرف أداء بيرت عن حالة البشر بشكل عام. هذا يثير بشكل طبيعي الأسئلة التي نعالجها في هذه الورقة: ما هي نقاط القوة والضعف في BertScore؟ هل يرتبطون بالضعف المعروفين من جانب بيرت؟ نجد أنه في حين أن BertScore يمكن أن يكتشف عندما يختلف المرشح عن مرجع في كلمات محتوى مهمة، فهو أقل حساسية للأخطاء الأصغر، خاصة إذا كان المرشح مشابه بشكل جذري أو بشكل مصمم مرجع.
