Många state-of-the-art Machine Translation (MT) utvärderingsmått är komplexa, involverar omfattande externa resurser (t.ex. för parafrasering) och kräver stämning för att uppnå bästa resultat. Vi presenterar en enkel alternativ metod baserad på täta vektorutrymmen och återkommande neurala nätverk (RNN), särskilt Long Short Term Memory (LSTM) nätverk. För WMT-14, våra nya metriska poäng bäst för två av fem språkpar, och totalt bäst och näst bästa på alla språkpar, med Spearman och Pearson korrelation, respektive. Vi visar också hur träningsdata beräknas automatiskt från WMT-rankningsdata.
Till exempel använder REF Tree Long Short Term Memory (Tree-LSTM)-baserade nätverk för referensbaserad MT-utvärdering.
ReVal: A Simple and Effective Machine Translation Evaluation Metric Based on Recurrent Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}