Vi presenterar en adaptive translation quality estimation (QE) metod för att förutsäga den människoriktade översättningsfelfrekvensen (HTER) för en dokumentspecifik maskinöversättningsmodell. Vi introducerar först funktioner härledda interna till översättning avkodningsprocessen samt externt från käll mening analys. Vi visar effektiviteten av sådana egenskaper i både klassificering och regression av MT-kvalitet. Genom dynamisk träning av QE-modellen för den dokumentspecifika MT-modellen kan vi uppnå överensstämmelse och förutsägelsekvalitet över flera dokument, vilket visas av den högre korrelationskoefficienten och F-poängen för att hitta bra meningar. Dessutom tillämpas den föreslagna metoden på IBM engelsk-till-japansk MT postredigering fältstudie och vi observerar stark korrelation med mänsklig preferens, med en 10% ökning av mänskliga översättares produktivitet.
I REF föreslogs en metod för att anpassa en QE-modell för dokumentspecifik MT efter redigering.
Adaptive HTER Estimation for Document-Specific MT Post-Editing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}