اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدRTM لا ينتج عنه المتعلم السوبر في مهمة تقدير الجودة
RTM Super Learner Results at Quality Estimation Task
234
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
نحصل على نتائج جديدة باستخدام آلات الترجمة المرجعية (RTMS) مع توقعات مختلطة للحصول على مزيج أفضل من التنبؤ بالخبراء.نتائج المتعلم لدينا سوبر تحسين النتائج وتوفير نموذج مزيج قوي.
We obtain new results using referential translation machines (RTMs) with predictions mixed to obtain a better mixture of experts prediction. Our super learner results improve the results and provide a robust combination model.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
نبلغ عن نتائج المهمة المشتركة WMT 2021 بشأن تقدير الجودة، حيث يتحدى التحدي هو التنبؤ بجودة إخراج أنظمة الترجمة الآلية العصبية على مستوى الكلمة ومستويات الجملة.ركزت هذه الطبعة على إضافات رواية رئيسيتين: (1) التنبؤ باللغات غير المرئية، أي إعدادات صفرية
، و (2) التنبؤ بالأحكام ذات الأخطاء الكارثية.بالإضافة إلى ذلك، تم إصدار بيانات جديدة لعدة من اللغات، وخاصة البيانات التي تم تحريرها بعد التحرير.قدمت الفرق المشاركة من 19 مؤسسة تماما 1263 أنظمة لمتغيرات المهام المختلفة وأزواج اللغة.
في هذه الورقة، نقدم المهمة المشتركة ESPR4NLP-2021 على تقدير الجودة القادم.بالنظر إلى زوج ترجمة من المصدر، فإن هذه المهمة المشتركة لا تتطلب فقط توفير درجة على مستوى الجملة تشير إلى الجودة الشاملة للترجمة، ولكن أيضا لشرح هذه النقاط عن طريق تحديد الكلما
ت التي تؤثر سلبا على جودة الترجمة.نقدم البيانات وإرشادات التوضيحية وإعداد تقييم المهمة المشتركة، وصف النظم الستة المشاركة وتحليل النتائج.إلى حد ما من معرفتنا، هذه هي المهمة المشتركة الأولى على مقاييس تقييم NLP القابلة للتفسير.تتوفر مجموعات البيانات والنتائج في https://github.com/eval4nlp/sharedtask2021.
تقدم هذه الورقة عملنا في مهمة تقدير الجودة WMT 2021 (QE).لقد شاركنا في جميع المهام الفرعية الثلاثة، بما في ذلك مهمة التقييم المباشر على مستوى الجملة، والكلمة ومهمة جهود جهود ما بعد التحرير للكلمة وحكم الجملة ومهمة الكشف عن الأخطاء الحرجة، في جميع أزو
اج اللغات.تستخدم أنظمتنا إطار النبة المقدرة، بشكل ملموس باستخدام XLM-Roberta مدربة مسبقا كقسم مؤشر ومجموعة من المهام أو التراجع كمقيم.بالنسبة لجميع المهام، نحسن أنظمتنا من خلال دمج الجملة بعد التعديل أو جملة ترجمة إضافية عالية الجودة في طريقة التعلم المتعدد أو ترميزها مع التنبؤ مباشرة.علاوة على ذلك، في وضع صفري بالرصاص، فإن استراتيجية تكبير البيانات الخاصة بنا تعتمد على تراجع مونت كارلو يجلب تحسنا كبيرا في مهمة DA Sub.والجدير بالذكر أن عروضنا تحقق نتائج ملحوظة على جميع المهام.
نقدم المساهمة المشتركة في IST و Grongel بمهمة WMT 2021 المشتركة بشأن تقدير الجودة.شارك فريقنا في مهمتين: التقييم المباشر وجهد التحرير بعد، يشمل ما مجموعه 35 تقريرا.بالنسبة لجميع التقديمات، ركزت جهودنا على تدريب النماذج متعددة اللغات على رأس الهندسة ا
لمعمارية المتنبئة ل OpenKiwi، باستخدام ترميزات متعددة اللغات المدربة مسبقا جنبا إلى جنب مع المحولات.نؤدي إلى مزيد من التجربة والأهداف والميزات المرتبطة بعدم اليقين بالإضافة إلى التدريب على بيانات التقييم المباشر خارج المجال.
في تقدير الجودة (QE)، يمكن التنبؤ بجودة الترجمة بالرجوع إلى الجملة المصدر وإخراج الترجمة الآلية (MT) دون الوصول إلى الجملة المرجعية. ومع ذلك، هناك مفارقة في أن بناء مجموعة بيانات لإنشاء نموذج QE يتطلب عمالة إنسانية غير تافهة ووقت، وقد يتطلب جهدا إضاف
يا مقارنة بتكلفة بناء كائن موازي. في هذه الدراسة، لمعالجة هذه المفارقة واستخدام تطبيقات QE المختلفة، حتى في لغات الموارد المنخفضة (LRLS)، نقترح طريقة لإنشاء مجموعة بيانات Pseudo-QE الخاصة دون استخدام العمل البشري. نقوم بإجراء تحليل مقارن على مجموعة بيانات الزائفة QE باستخدام نماذج لغة متعددة اللغات مسبقا. نظرا لأننا نولد مجموعة بيانات الزائفة، فإننا نقوم بإجراء تجارب باستخدام مختلف المترجمين الأجهزة الخارجية كمجموعات اختبار للتحقق من دقة النتائج بموضوعية. أيضا، تظهر النتائج التجريبية أن البارت المتعدد اللغات يوضح أفضل أداء، ونؤكد تطبيق QE في LRLS باستخدام طرق البناء Pseudo-QE DataSet.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
