Detta dokument beskriver vår underkastelse till den gemensamma uppgiften på ord-/frasnivå Kvalitetsskattning (QE) vid den första konferensen om statistisk maskinöversättning (WMT16). Syftet med den delade uppgiften var att förutsäga om det givna ordet/frasen är en korrekt/okorrigerad (OK/BAD) översättning i den givna meningen. I detta dokument föreslår vi en ny metod för word level Quality Estimation med hjälp av Recurrent Neural Network Language Model (RNN-LM) arkitektur. RNN-LM har visat sig vara mycket effektiva i olika tillämpningar för behandling av naturligt språk (NLP). RNN-LM används främst för modellering av vektorspråk för olika NLP-problem. För denna uppgift ändrar vi arkitekturen för RNN-LM. Det modifierade systemet förutspår en etikett (OK/BAD) i spelautomaten snarare än att förutsäga ordet. Ingången till systemet är en ordsekvens som liknar standard RNN-LM. Tillvägagångssättet är språkoberoende och kräver endast den översatta texten för QE. För att uppskatta frasnivåns kvalitet använder vi utdata från ordnivån QE-systemet.
REF tillämpade en återkommande neural nätverk språkmodell för ordnivå QE uppgift.
Translation Quality Estimation using Recurrent Neural Network
{'venue': 'cs.CL.NLP.WMT2016.QE. 2 (2016) 819-824', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}