Många automatiska utvärderingsmått för maskinöversättning (MT) förlitar sig på att göra jämförelser med mänskliga översättningar, en resurs som kanske inte alltid är tillgänglig. Vi presenterar en metod för att utveckla MT utvärderingsmått på straffnivå som inte är direkt beroende av översättningar av mänskliga referenser. Våra mätvärden är utvecklade med regressionslärande och baseras på en uppsättning svagare indikatorer för fluens och tillräcklighet (pseudoreferenser). Experimentella resultat tyder på att de konkurrerar med standardreferensbaserade mätvärden när det gäller korrelationer med mänskliga bedömningar på nya testfall.
REF presenterade en regressionsbaserad metod för att utveckla automatiska utvärderingsmått för maskinöversättningssystem utan att direkt förlita sig på mänskliga referensöversättningar.
Regression for Sentence-Level MT Evaluation with Pseudo References
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}