تقدم JHU-Microsoft لتقدير جودة WMT21 المهمة المشتركة

تقدم هذه الورقة التقديم المشترك JHU-Microsoft لتقدير جودة WMT 2021 المهمة المشتركة.نحن نشارك فقط في المهمة 2 (تقدير جهود ما بعد التحرير) للمهمة المشتركة، مع التركيز على تقدير الجودة على مستوى الكلمات المستهدف.التقنيات التي تجربناها مع تضمين تدريب محول Levenshtein وتعزيز البيانات مع مجموعة من الترجمة الأمامية والخلفية والرحلة الدائرية، والتحرير الزائف بعد إخراج MT.نوضح القدرة التنافسية لنظامنا مقارنة بناسي Openkiwi-XLM المعتمد على نطاق واسع.نظامنا هو أيضا نظام الترتيب العلوي في متري MT MCC لزوج اللغة الإنجليزية والألمانية.

This paper presents the JHU-Microsoft joint submission for WMT 2021 quality estimation shared task. We only participate in Task 2 (post-editing effort estimation) of the shared task, focusing on the target-side word-level quality estimation. The techniques we experimented with include Levenshtein Transformer training and data augmentation with a combination of forward, backward, round-trip translation, and pseudo post-editing of the MT output. We demonstrate the competitiveness of our system compared to the widely adopted OpenKiwi-XLM baseline. Our system is also the top-ranking system on the MT MCC metric for the English-German language pair.