I detta dokument beskrivs USAAR:s underkastelse till den gemensamma uppgiften för workshopen om statistisk maskinöversättning (WMT) 2015. Målet med vårt underkastelse är att dra nytta av den semantiska överlappningen mellan hypotes och referensöversättning för att förutsäga MT utdata tillräcklighet med hjälp av språkoberoende dokument inbäddningar. Den metod som presenteras här är att lära en Bayesian Ridge Regressor med dokument skip-gram inbäddningar för att automatiskt utvärdera maskinöversättning (MT) utdata genom att förutsäga semantiska lämplighet poäng. Utvärderingen av vår underkastelse - mätt genom korrelationen med mänskliga bedömningar - visar lovande resultat på poäng på systemnivå.
I samma workshop använde REF dokumentinbäddningar för att förutsäga MT:s lämplighet.
Predicting Machine Translation Adequacy with Document Embeddings
{'venue': 'WMT@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}