Quality Estimation for Machine Translation
Lingua: inglese
Editore: Springer, Palgrave Macmillan Sep 2018, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Many applications within natural language processing involve performing text-to-text transformations, i.e., given a text in natural language as input, systems are required to produce a version of this text (e.g., a translation), also in natural language, as output. Automatically evaluating the output of such systems is an important component in developing text-to-text applications. Two approaches have been proposed for this problem: (i) to compare the system outputs against one or more reference outputs using string matching-based evaluation metrics and (ii) to build models based on human feedback to predict the quality of system outputs without reference texts. Despite their popularity, reference-based evaluation metrics are faced with the challenge that multiple good (and bad) quality outputs can be produced by text-to-text approaches for the same input. This variation is very hard to capture, even with multiple reference texts. In addition, reference-based metrics cannot be used inproduction (e.g., online machine translation systems), when systems are expected to produce outputs for any unseen input. In this book, we focus on the second set of metrics, so-called Quality Estimation (QE) metrics, where the goal is to provide an estimate on how good or reliable the texts produced by an application are without access to gold-standard outputs. QE enables different types of evaluation that can target different types of users and applications. Machine learning techniques are used to build QE models with various types of quality labels and explicit features or learnt representations, which can then predict the quality of unseen system outputs. This book describes the topic of QE for text-to-text applications, covering quality labels, features, algorithms, evaluation, uses, and state-of-the-art approaches. It focuses on machine translation as application, since this represents most of the QE work done to date. It also briefly describes QE for several other applications,including text simplification, text summarization, grammatical error correction, and natural language generation.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 164 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031010408
- Titolo
- Quality Estimation for Machine Translation
- Autore
- Lucia Specia
- Editore
- Springer, Palgrave Macmillan Sep 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303101040X
- ISBN 13
- 9783031010408
- Peso dell'articolo
- 320 grammi
- Dimensioni
- 235x191x10 mm
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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