RoBLEURT 提交至 WMT2021 指标任务
计算与语言
2022-04-29 v1
摘要
在本文中，我们展示了提交至共享指标任务的方案：RoBLEURT（鲁棒优化 BLEURT 训练）。在调研了可训练指标的最新进展后，我们总结出获得性能良好的指标模型的几个关键方面：1）联合利用包含源语言的模型与仅参考模型的优势，2）利用大规模合成数据对持续预训练模型，3）采用数据去噪策略微调模型。实验结果表明，在 10 个到英语的语言对中，我们的模型在 8 个上与 WMT2020 人工标注达到了 SOTA 相关性。
引用
@article{arxiv.2204.13352,
title = {RoBLEURT Submission for the WMT2021 Metrics Task},
author = {Yu Wan and Dayiheng Liu and Baosong Yang and Tianchi Bi and Haibo Zhang and Boxing Chen and Weihua Luo and Derek F. Wong and Lidia S. Chao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13352},
year = {2022}
}
备注
WMT2021 Metrics Shared Task