ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تقييم تقييم الأقران الخالي من المرجعية للترجمة الآلية

Assessing Reference-Free Peer Evaluation for Machine Translation

366   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

التقييم الخالي من المرجع لديه القدرة على جعل تقييم الترجمة الآلية أكثر قابلية للتطوير بشكل كبير، مما يتيح لنا المحور بسهولة لغات أو مجالات جديدة.لقد أظهر مؤخرا أن الاحتمالات التي قدمتها نموذج كبير متعدد اللغات يمكن أن تحقق حالة من النتائج الفنية عند استخدامها كتقسيط مجاني مرجعي.نقوم بتجربة تعديلات مختلفة لهذا النموذج، وإظهار ذلك من خلال تحجيمه، يمكننا مطابقة أداء بلو.نقوم بتحليل نقاط الضعف المحتملة المختلفة للنهج، وتجد أنه قوي بشكل مدهش ومن المرجح أن تقدم أداء معقول عبر مجموعة واسعة من المجالات وصفات النظام المختلفة.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تعتمد العديد من مقاييس تقييم الترجمة الآلية الحديثة مثل Bertscore، Bleurt، Comet، Monotransquest أو xmovercore على نماذج لغة Black-Box.وبالتالي، من الصعب شرح سبب إرجاع هذه المقاييس درجات معينة.تعالج المهمة المشتركة Eval4NLP لهذا العام هذا التحدي من خ لال البحث عن طرق يمكن استخراجها من الدرجات ذات الأهمية التي ترتبط بشكل جيد مع التعليقات التوضيحية خطأ على مستوى الكلمات البشرية.في هذه الورقة نظهر أن المقاييس غير المزدئة التي تستند إلى TokenMatching يمكن أن توفر جوهرية مثل هذه الدرجات.يفسر النظام المقدم على أوجه التشابه في تضمين الكلمات السياقية المستخدمة لحساب (x) BertScore كأهمية ذات أهمية على مستوى الكلمة.
اكتسبت الترجمة الآلية المتزامنة الجر مؤخرا، بفضل تحسينات الجودة المهمة ومختام تطبيقات البث.تحتاج أنظمة الترجمة المتزامنة إلى إيجاد مفاضلة بين جودة الترجمة ووقت الاستجابة، وبالتالي تم اقتراح تدابير الكمون المتعددة.ومع ذلك، يتم تقدير تقييمات الكمون للت رجمة الفورية على مستوى الجملة، ولا تأخذ في الاعتبار الطبيعة المتسلسلة لسيناريو البث.في الواقع، هذه تدابير الكمون على مستوى الجملة ليست مناسبة تماما للترجمة المستمرة، مما أدى إلى وجود أرقام غير متماسكة مع سياسة الترجمة المتزامنة للنظام التي يتم تقييمها.يقترح هذا العمل تكيف مستوى دفق من تدابير الكمون الحالية بناء على نهج إعادة تجزئة مطبق على ترجمة الناتج، والتي يتم تقييمها بنجاح على شروط البث لمهمة الإشارة IWSLT.
تستخدم المقاييس التلقائية عادة كأداة حصرية للإعلان عن تفوق نوعية نظام ترجمة جهاز واحد على آخر. الاختيار المجتمعي من توجيهات البحث التلقائي للأدلة والتطورات الصناعية عن طريق تحديد النماذج التي تعتبر أفضل. كان تقييم ارتباطات المقاييس مع مجموعات من الأح كام البشرية محدودة بحجم هذه المجموعات. في هذه الورقة، نؤكد كيف تناقض مقاييس الموثوق بها في الأحكام الإنسانية - على حد علمنا - أكبر مجموعة من الأحكام المبلغ عنها في الأدب. يمكن القول إن تصنيفات الزوجية من أنظمتين هي المهام التقييم الأكثر شيوعا في سيناريوهات البحث أو النشر. أخذ الحكم البشري كمعيار ذهبي، فإننا نحص على ما يقسمه أعلى دقة في التنبؤ بتصنيفات جودة الترجمة لمثل هذا أزواج النظام. علاوة على ذلك، نقوم بتقييم أداء مقاييس مختلفة عبر أزواج ومجال بلغات مختلفة. وأخيرا، نوضح أن الاستخدام الوحيد لبليو يعيق تطوير النماذج المحسنة المؤدية إلى قرارات النشر السيئة. نفرج عن مجموعة من الأحكام الإنسانية الإنسانية على مستوى الجملة 2.3 مليون ل 4380 أنظمة لمزيد من التحليل وتكرار عملنا.
يمكن تحسين جودة الترجمة من خلال المعلومات العالمية من الجملة المستهدفة المطلوبة لأن وحدة فك الترميز يمكن أن تفهم كل من المعلومات السابقة والمستقبلية.ومع ذلك، يحتاج النموذج إلى تكلفة إضافية لإنتاج والنظر في هذه المعلومات العالمية.في هذا العمل، لحقن مع لومات عالمية ولكن أيضا توفير التكلفة، نقدم طريقة فعالة للعينة والنظر في مشروع دلالي كمعلومات عالمية من الفضاء الدلالي ل فكيبها مع خالية من التكلفة تقريبا.على عكس التكيفات الناجحة الأخرى، لا يتعين علينا تنفيذ عملية تشبه ممن عينات مرارا وتكرارا من الفضاء الدلالي المحتمل.تظهر التجارب التجريبية أن الطريقة المقدمة يمكن أن تحقق أداء تنافسي في أزواج اللغة المشتركة مع ميزة واضحة في كفاءة الاستدلال.سنفتح جميع التعليمات البرمجية المصدر الخاصة بنا على Github.
تم الاعتماد بشكل تقليدي في الصورة على التقييمات التلقائية القائمة على المرجع، حيث يتم مقارنة تعليق الآلات مع التسميات التوضيحية التي كتبها البشر. هذا على النقيض من الطريقة الخالية من المرجعية التي يقوم بها البشر بجودة التسمية التوضيحية. في هذه الورقة ، نبلغ عن النتيجة التجريبية المدهشة التي كليب (Radford et al.، 2021)، نموذج متعدد الوسائط مسبقا على أزواج من صورة 400 متر + التسمية التوضيحية من الويب، يمكن استخدامه للتقييم التلقائي القوي لمعالجة الصور دون الحاجة للحصول على المراجع. تثبت التجارب التي تمتد من عدة شرجي أن قيصرنا الجديد المجاني، مقطورات، يحقق أعلى ارتباط بالأحكام البشرية، مما يتفوق على المقاييس القائمة على المرجع الحالي مثل عصير التفاح والتوابل. تثبت تجارب الحصول على المعلومات على أن Clipscore، مع تركيزها الضيق على توافق نص الصورة، هو تكميلية للمقاييس القائمة على مرجعية موجودة تؤكد على أوجه التشابه النصي النصي. وبالتالي، نقدم أيضا نسخة معدنية مرجعية، Refclipscore، والذي يحقق حتى ارتباط أعلى. تتجاوز مهام الوصف الحرفي، تكشف العديد من دراسات الحالة المجالات التي تنفذ فيها clipscore جيدا (صور Clip-Art، تصنيف النص)، ولكن أيضا حيث إنها أضعف نسبيا مقارنة بالمقاييس المستندة إلى المراجع، على سبيل المثال، التسميات التوضيحية الإخبارية التي تتطلب معرفة سياقية أكثر ثراء وبعد

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا