Detta arbete presenterar en ny metod för automatisk efterbehandling (APE) och WordLevel Quality Estimation (QE) med hjälp av ensembler av specialiserade Neural Machine Translation (NMT) system. Word-nivå funktioner som har visat sig vara effektiva för QE ingår som indatafaktorer, utöka representationen av den ursprungliga källan och maskinens översättningshypotes, som används för att generera en automatiskt post-redigerad hypotes. Vi utbildar en svit av NMT-modeller som använder olika indata representationer, men delar samma utdatautrymme. Dessa modeller ensembles sedan ihop och ställs in för både APE och QE-uppgiften. På så sätt försöker vi koppla de senaste tillvägagångssätten till APE och QE inom en enda ram. Våra modeller uppnår toppmoderna resultat i båda arbetsuppgifterna, med den enda skillnaden i stämsteget som lär sig vikter för varje komponent i ensemblen.
REF visar förbättringar i kvalitetsuppskattningsuppgiften med hjälp av ensembler av NMT-modeller med flera indata representationer som delar en utdata representation.
Ensembling Factored Neural Machine Translation Models for Automatic Post-Editing and Quality Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}