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QUEST: 机器翻译的质量感知 Metropolis-Hastings 采样
在机器翻译中，为解决生成高质量和多样化的翻译的挑战，本文采用 Gibbs 分布的能量函数，并通过 Metropolis-Hastings 算法从高密度区域生成多个样本，提供了一种简单有效的方法来避免过度依赖噪声质量估计的问题。实验结果表明，
PDFa month ago
评估可控长度机器翻译的功效
本文通过对 18 个自动摘要或机器翻译的评估指标进行人工评估，发现 BLEURT 和 COMET 与人工评估相关性最高，最适合作为可控长度机器翻译的评价指标。
PDFa year ago
利用大语言模型学习低资源语言的翻译质量评估
使用大型语言模型，无需人工注释，将合成数据集混合到现有数据集中，可以提高低资源语言的 BLEURT 模型性能。
PDFa year ago
EMNLPDEMETR：用于翻译评估度量的诊断工具
本研究旨在探讨机器翻译评估指标的行为特征，通过 DEMETR 诊断性数据集、跨越语义、语法和形态学错误类别的 35 种不同语言扰动，发现学习评价指标表现比基于字符串的指标表现更好，而且它们对不同现象的敏感度不同，该研究公开了 DEMETR
PDF2 years ago
WMT2021 度量任务中 RoBLEURT 的提交
本文介绍我们对 RoBLEURT（Robustly Optimizing the training of BLEURT）分享指标任务的提交，并通过联合利用源自模型和仅参考模型优势、大量合成数据对模型进行持续预训练和使用数据去噪策略进行微调等
PDF2 years ago
ACL基于神经度量的最小贝叶斯风险解码：高质量而非高模型概率
本篇论文研究神经机器翻译，提出使用最小贝叶斯风险解码优化翻译质量度量作为一种替代推论策略来优化自动翻译质量度量，实验结果表明，使用 BLEURT 作为质量度量指标产生的质量比传统 Beam-search 输出更好。
PDF3 years ago
学习指标的神经机器翻译奖励优化
研究探讨了基于模型衡量 BLEURT 度量标准是否有益于优化 NMT 并提出了一种基于对比分裂损失的奖励优化方法，结果显示 BLEURT 的奖励优化能够较大幅度提高度量分数，并且人类评估结果显示使用 BLEURT 训练的模型提高了翻译的充分
PDF3 years ago
学习评估英语之外的翻译：BLEURT 参加 WMT 评估 2020 共享任务
本文介绍了我们在 WMT 2020 Metrics Shared Task 中的贡献，通过扩展 BLEURT 度量标准评估 14 种语言对以及 4 种 ' 零样本 ' 语言对，针对英德语言对结合 BLEURT 和 YiSi 的预测结果进行性
PDF4 years ago
ACLBLEURT: 学习文本生成的鲁棒度量
提出了一种基于 BERT 的学习评估指标 BLEURT，可以通过数千个训练实例建模人类判断，并使用数百万个合成实例的新型预训练方案来帮助模型泛化，提供在 WMT Metrics 共享任务和 WebNLG 大赛数据集上的最佳结果。
PDF4 years ago