Автоматическая оценка качества машинного перевода без использования реферальных значений

Вебинар Спикер: Марина Фомичева, Университет Шеффилда, Шеффилд, Великобритания О вебинаре Большинство современных подходов к автоматической оценке систем генерации естественного языка (NLG) рассматривают оцениваемую модель как черный ящик. В этом выступлении Марина представила альтернативный подход, в котором мы заглядывает внутрь модели, чтобы получить представление о качестве сгенерированных выходных данных, на примере нейронного машинного перевода (MT). Благодаря использованию последних достижений в области оценки неопределенности для нейронных сетей, мы предлагаем метод, который не требует дополнительных ресурсов или данных для обучения и в то же время обеспечивает точность, сопоставимую со специализированными системами оценки качества перевода.