JHU-微软面向WMT21质量估计共享任务的提交
计算与语言
2021-09-21 v1
摘要
本文介绍JHU-微软联合提交给WMT 2021质量估计共享任务的结果。我们仅参与该共享任务的任务2（后期编辑工作量估计），聚焦于目标端词级质量估计。我们实验的技术包括Levenshtein Transformer训练，以及结合前向、后向、往返翻译和机器翻译输出伪后期编辑的数据增强。我们展示了我们的系统相对于广泛采用的OpenKiwi-XLM基线具有竞争力。我们的系统也是英德语言对上MT MCC指标排名最高的系统。
引用
@article{arxiv.2109.08724,
title = {The JHU-Microsoft Submission for WMT21 Quality Estimation Shared Task},
author = {Shuoyang Ding and Marcin Junczys-Dowmunt and Matt Post and Christian Federmann and Philipp Koehn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08724},
year = {2021}
}
备注
7 Pages, Accepted to WMT21 (System Description)