Vi presenterar en ny 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. Inom denna ram komprimeras lexisk, syntaktisk och semantisk information från referensen och de två hypoteserna till relativt små distribuerade vektor representationer, och matas in i ett flerskikts neuralt nätverk som modellerar interaktionen mellan var och en av hypoteserna och referensen, samt mellan de två hypoteserna. Dessa kompakta representationer är i sin tur baserade på ord och mening inbäddningar, som lärs med hjälp av neurala nätverk. Ramen är flexibel, möjliggör effektiv inlärning och klassificering, och ger korrelation med människor som konkurrerar med den senaste tekniken. 1 Vi hävdar inte att parvis strategi är bättre än den direkta uppskattningen av mänskliga kvalitet poäng. Båda tillvägagångssätten har fördelar och nackdelar; vi ser dem som komplement.
Vårt arbete är relaterat till REF, i flera nivåer av lexical, syntaktic och semantic kombineras på ett kompakt sätt med hjälp av en parvis neural ram.
Pairwise Neural Machine Translation Evaluation
{'venue': "Conference of the Association for Computational Linguistics (ACL'2015)", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}