Vi presenterar en ram för maskinöversättning utvärdering med hjälp av neurala nätverk i en parvis inställning, där målet är att välja den bättre översättningen från ett par hypoteser, med tanke på referensöversättningen. I detta ramverk inbäddas lexisk, syntaktisk och semantisk information från referensen och de två hypoteserna i kompakta distribuerade vektor representationer, och matas in i ett flerskikts neuralt nätverk som modellerar icke-linjära interaktioner mellan var och en av hypoteserna och referensen, samt mellan de två hypoteserna. Vi experimenterar med referensdataseten från WMT Metrics gemensamma uppgift, där vi får de bästa resultaten publicerade hittills, med den grundläggande nätverkskonfigurationen. Vi utför också en serie experiment för att analysera och förstå bidraget från de olika komponenterna i nätverket. Vi utvärderar varianter och förlängningar, inklusive finjustering av semantiska inbäddningar, och meningsbaserade representationer modellerade med konvolutionella och återkommande neurala nätverk. Sammanfattningsvis är den föreslagna ramen flexibel och allmängiltig, möjliggör effektiv inlärning och poängsättning, och ger en MT-bedömning som korrelerar med mänskliga bedömningar, och är i nivå med den senaste tekniken.
En neural nätverk approach har utforskats i REF för att hitta bättre översättning bland ett par kandidater.
Machine Translation Evaluation with Neural Networks
{'venue': 'Computer Speech&Language 45: 180-200 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}