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深层差异特征增强的机器翻译自动评价
1
作者
支思威
李茂西
+1 位作者
吴水秀
陈有德
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期46-53,共8页
机器翻译自动评价任务将机器翻译系统输出译文与人工参考译文进行对比定量计算翻译质量,在机器翻译的研究和应用中发挥着重要作用。当前主流的方法是使用预训练上下文语言模型表征机器翻译和人工参考译文,将两者的表征向量直接拼接输入...
机器翻译自动评价任务将机器翻译系统输出译文与人工参考译文进行对比定量计算翻译质量,在机器翻译的研究和应用中发挥着重要作用。当前主流的方法是使用预训练上下文语言模型表征机器翻译和人工参考译文,将两者的表征向量直接拼接输入前馈神经网络层以预测翻译质量;它没有在统一语义空间对两者之间的差异进行显式建模。该文提出基于深层差异特征增强的机器翻译自动评价方法,使用多头注意力机制深层抽象机器翻译和人工参考译文,利用两者在统一语义空间的差异特征增强当前最先进的自动评价方法UniTE_UP,将它们抽取的特征进行深层交互,以对机器翻译和人工参考译文之间的差异进行直接显式建模。在WMT'21机器翻译自动评价基准数据集上的实验结果表明,深层差异特征增强的自动评价方法能有效提高机器翻译自动评价与人工评价的相关性,消融实验和深入的实验分析进一步揭示了深层差异特征的有效性。
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关键词
机器翻译
自动评价
多头注意力
预训练上下文词向量
差异特征
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职称材料
题名
深层差异特征增强的机器翻译自动评价
1
作者
支思威
李茂西
吴水秀
陈有德
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
江西师范大学管理科学与工程研究中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期46-53,共8页
基金
国家自然科学基金(62366020)
江西省教育厅科技项目(GJJ210306)。
文摘
机器翻译自动评价任务将机器翻译系统输出译文与人工参考译文进行对比定量计算翻译质量,在机器翻译的研究和应用中发挥着重要作用。当前主流的方法是使用预训练上下文语言模型表征机器翻译和人工参考译文,将两者的表征向量直接拼接输入前馈神经网络层以预测翻译质量;它没有在统一语义空间对两者之间的差异进行显式建模。该文提出基于深层差异特征增强的机器翻译自动评价方法,使用多头注意力机制深层抽象机器翻译和人工参考译文,利用两者在统一语义空间的差异特征增强当前最先进的自动评价方法UniTE_UP,将它们抽取的特征进行深层交互,以对机器翻译和人工参考译文之间的差异进行直接显式建模。在WMT'21机器翻译自动评价基准数据集上的实验结果表明,深层差异特征增强的自动评价方法能有效提高机器翻译自动评价与人工评价的相关性,消融实验和深入的实验分析进一步揭示了深层差异特征的有效性。
关键词
机器翻译
自动评价
多头注意力
预训练上下文词向量
差异特征
Keywords
machine translation
automatic evaluation
multi-head attention
pre-trained contextual word embedding
difference features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深层差异特征增强的机器翻译自动评价
支思威
李茂西
吴水秀
陈有德
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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