基于显式跨语言模式的零样本翻译质量估计
计算与语言
2020-10-13 v1
摘要
本文描述了我们向 WMT 2020 句子级直接评估质量估计（QE）共享任务提交的工作。本研究中，我们实证揭示了直接将 BERTScore 用于 QE 时的不匹配问题。具体而言，在源句子与翻译候选句子间基于 token 两两相似度存在大量不匹配错误。针对该问题，我们提出向所提零样本模型暴露显式跨语言模式，例如词对齐与生成分数。实验表明，我们提出的带显式跨语言模式的 QE 模型可缓解不匹配问题，从而提升性能。令人鼓舞的是，我们的零样本 QE 方法可达到与有监督 QE 方法相当的性能，且在 6 个方向中的 2 个上优于有监督对应方法。我们期望本工作能为零样本 QE 模型的改进提供启发。
引用
@article{arxiv.2010.04989,
title = {Zero-Shot Translation Quality Estimation with Explicit Cross-Lingual Patterns},
author = {Lei Zhou and Liang Ding and Koichi Takeda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.04989},
year = {2020}
}
备注
To appear in WMT2020