Det är allmänt känt att översättning är en tvetydig, 1-till-n kartläggningsprocess, men hittills har vår gemenskap inte producerat några empiriska uppskattningar av denna tvetydighet. Vi har utvecklat ett anteckningsverktyg som gör det möjligt för oss att skapa representationer som kompakt kodar ett exponentiellt antal korrekta översättningar för en mening. Våra upptäckter visar att naturligt förekommande meningar har miljarder översättningar. Med tillgång till så stora uppsättningar av meningsekvivalenta översättningar kan vi utveckla en ny metrisk, HyTER, för översättningsnoggrannhet. Vi visar att vår metriska ger bättre uppskattningar av maskinens och människans översättningsnoggrannhet än alternativa utvärderingsmått.
Alternativt är Hyter REF ett noteringsverktyg som gör det möjligt för en användare att skapa ett exponentiellt antal korrekta översättningar för en viss mening.
HyTER: Meaning-Equivalent Semantics for Translation Evaluation
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}