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.
Med hjälp av regressionslärande och en uppsättning indikatorer för fluens och tillräcklighet som pseudoreferenser presenterar Albrecht och Hwa Ref ett oövervakat MT-utvärderingsarbete på meningsnivå.
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']}