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A Unified Neural Network for Quality Estimation of Machine Translation Un réseau neuronal unifié pour l'estimation de la qualité de la traduction automatique

Maoxi LI, Qingyu XIANG, Zhiming CHEN, Mingwen WANG

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Résumé:

L'estimation de la qualité neuronale (QE) de pointe du modèle de traduction automatique se compose de deux sous-réseaux réglés séparément, un codeur-décodeur de réseau neuronal récurrent bidirectionnel (RNN) formé pour la traduction automatique neuronale, appelé prédicteur. , et un RNN formé pour les tâches de QE au niveau des phrases, appelé estimateur. Nous proposons de combiner les deux sous-réseaux en un réseau de neurones complet, appelé réseau de neurones unifié. Lors de la formation, le codeur-décodeur RNN bidirectionnel est initialisé et pré-entraîné avec le corpus parallèle bilingue, puis les réseaux sont entraînés conjointement pour minimiser l'erreur absolue moyenne sur les échantillons d'entraînement QE. Par rapport à l'approche du prédicteur et de l'estimateur, l'utilisation d'un réseau neuronal unifié permet d'entraîner les paramètres des réseaux neuronaux les plus adaptés à la tâche QE. Les résultats expérimentaux sur l'ensemble de données de référence de la tâche partagée de QE au niveau de la phrase WMT17 montrent que l'approche de réseau neuronal unifié proposée surpasse systématiquement l'approche du prédicteur et de l'estimateur et surpasse considérablement les autres approches de QE de base.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.9 pp.2417-2421
Date de publication
2018/09/01
Publicisé
2018/06/18
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8019
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Traitement du langage naturel

Auteurs

Maoxi LI
  Jiangxi Normal University
Qingyu XIANG
  Jiangxi Normal University
Zhiming CHEN
  Jiangxi Normal University
Mingwen WANG
  Jiangxi Normal University

Mots-clés

Table des matières