Vi beskriver våra system för Tasks 1 och 2 av WMT15 Shared Task on Quality Estimation. Våra bidrag använder (i) en kontinuerlig utrymme språkmodell för att extrahera ytterligare funktioner för Uppgift 1 (SHEF-GP, SHEF-SVM), (ii) en kontinuerlig påse-words modell för att producera ord inbäddningar som funktioner för Uppgift 2 (SHEF-W2V) och (iii) en kombination av funktioner som produceras av QuEst++ och en funktion som produceras med ord inbäddning modeller (SHEFQuEst+++). Våra system överträffar baslinje och många andra inlagor. Resultaten är särskilt uppmuntrande för Uppgift 2, där vårt bäst presterande system (SHEF-W2V) endast använder funktioner inlärda på ett oövervakat sätt.
REF har använt ordet inbäddning som en ytterligare funktion (+25 funktioner) med SVM klassificerare.
SHEF-NN: Translation Quality Estimation with Neural Networks
{'venue': 'WMT@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}