Sep, 2021

基于不确定性量化增强的神经机器翻译质量评估：超越玻璃盒特征

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TL;DR本文将“玻璃箱质量评估”方法推广到黑箱和玻璃箱方法的不确定性量化，提出了基于预训练的跨语言语言模型的不确定性量化特征工程框架，并在WMT 2020 QE共享任务数据集上取得了最先进的性能。
发现论文，激发创造
  • 机器翻译质量评估中的预测不确定性探讨

    探索概率方法来提高机器翻译质量评估，提供良好的置信度估计，并通过全后验预测分布进行评估。还展示了在不对称风险的情况下如何利用后验信息，从而捕捉翻译工作流程中的典型情况。

    Jun, 2016

  • 双语专家”能够找出翻译错误

    提出了一种基于双向Transformer和双向LSTM预测模型的机器翻译自动评估框架，能够对WMT的翻译结果进行质量评估，并在WMT 2017/2018的质量评估任务中取得了最好的性能表现。

    Jul, 2018

  • 神经机器翻译的无监督质量评估

    提出了一种无监督方法来进行机器翻译的质量估计，该方法不需要大量专家注释数据、计算和时间来训练。该方法通过从机器翻译系统中提取有用的信息，并采用不确定性量化方法，实现了与人类判断质量的很好相关性，与最先进的监督质量估计模型相媲美。同时，他们还收集了第一个数据集，使得可以进行黑盒和白盒方法的质量估计的工作。

    May, 2020

  • 跨语言Transformer多语言词级质量评估的探索性分析

    本文探讨了以往机器翻译的词汇质量评估模型的局限性，并提出了基于强大的预训练Transformer模型的跨语言通用性的词汇质量评估模型，证明其在跨语言模型训练、零样本/少样本数据归集的情况下，很好地泛化了，并且在实际应用中具有更广泛的应用前景。

    May, 2021

  • 作为基础提取的翻译错误检测

    使用先进的特征归属方法对最新的品质预估模型进行了探讨，发现训练有素的句子级别品质估测模型可以用于检测翻译错误，并提出了一种新的半监督词级别品质估测方法。该研究还将品质估测任务提出作为一个用于评估特征归属的新基准。

    Aug, 2021

  • 不确定性感知的机器翻译评估

    本研究介绍了一种基于神经网络度量的机器翻译质量不确定性评估方法，并结合蒙特卡罗dropout和深度集成等两种不确定度估计方法，得出质量分数以及置信区间。通过对来自QT21数据集和WMT20度量任务的多语种数据进行实验，验证了该方法的性能，进一步探讨了不依赖参考文献的不确定性评估在发现可能的翻译错误中的应用。

    Sep, 2021

  • 推动正确按钮：对质量评估的对抗性评估

    该论文提出了一种对机器翻译中的质量评估进行敌对测试的方法，通过研究近期最优设备的评价体系，发现某些含有意义错误的翻译结果是难以被评估系统检测的。同时，该论文还研究了翻译结果保留原本含义和改变原本含义两种扰动的区别，并探讨了这种方法对于评估系统的多个领域可能产生的影响以及评估结果可行性的可比性。

    Sep, 2021

  • 机器翻译评估中的不确定性分解

    本文提出了一种针对机器翻译Uncertainty Prediction的新型强大高效的不确定性预测器，在不同的数据集和应用场景中具有明显的降低计算成本和提高预测准确度的效果。

    Apr, 2022

  • 基于扰动的质量评估: 一种可解释的无监督词级别黑盒机器翻译质量评估方法

    本研究提出基于扰动的无监督学习方法，用于评估黑盒机器翻译模型的质量，表现出更好的泛化能力和解释性。

    May, 2023

  • 从手工特征到LLMs：机器翻译质量估计的简要调查

    机器翻译质量评估（MTQE）是实时估计机器翻译文本质量的任务，不需要参考翻译，对机器翻译的发展非常重要。本文综述了质量评估数据集、标注方法、共享任务、方法学、挑战和未来研究方向。

    Mar, 2024