Uppskattning av översättningens kvalitet är en uppgift av ökande betydelse i NLP, på grund av dess potential att minska postredigering mänskliga ansträngningar på störande sätt. Denna potential begränsas dock för närvarande av de befintliga systemens relativt låga noggrannhet. I detta dokument uppnår vi anmärkningsvärda förbättringar genom att utnyttja synergier mellan de relaterade uppgifterna med kvalitetsuppskattning på ordnivå och automatisk efterredigering. Först staplar vi en ny, noggrant konstruerad, neural modell i ett rikt funktionsbaserat wordlevel kvalitetsbedömningssystem. Sedan använder vi utdata från ett automatiskt efter-redigeringssystem som en extra funktion, få slående resultat på WMT16: en ordnivå F MULT 1 poäng på 57,47% (en absolut vinst på +7,95% över den nuvarande tekniken), och en Pearson korrelation poäng på 65,56% för mening nivå HTER förutsägelse (en absolut vinst på +13,36%).
En förlängning REF använder utdata från ett automatiskt efterredigeringsverktyg, med en tydlig förbättring av prestandan.
Pushing the Limits of Translation Quality Estimation
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}