Vi introducerar RUSE 1-måttet för WMT18-mätvärdenas gemensamma uppgift. Domens inbäddningar kan fånga global information som inte kan fångas upp av lokala funktioner baserade på karaktär eller ord N-gram. Även om utbildning mening inbäddningar med hjälp av småskaliga översättningsdata med manuell utvärdering är svårt, mening inbäddningar tränas från storskaliga data i andra uppgifter kan förbättra den automatiska utvärderingen av maskinöversättning. Vi använder en multi-lager perceptron regressor baserad på tre typer av mening inbäddade. De experimentella resultaten av WMT16- och WMT17-datauppsättningarna visar att RUSE-mätaren uppnår en toppmodern prestanda i både segments- och systemnivåmätningar med endast inbäddade funktioner.
RUSE REF ) är en ny insats för att förbättra MT utvärdering genom utbildning mening inbäddade på storskaliga data som erhållits i andra uppgifter.
RUSE: Regressor Using Sentence Embeddings for Automatic Machine Translation Evaluation
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}