【回看】机器翻译质量可行吗?自动翻译质量评估研究-黄书剑
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黄书剑
博士,南京大学计算机科学与技术系副教授。毕业于南京大学,获得工学学士和博士学位。现任中文信息学会青年工作委员会执委,中文信息学会机器翻译专委会副主任,中国计算机学会中文信息技术专委会委员,主要研究方向包括自然语言处理、机器翻译、计算机辅助翻译、知识发掘等。发表论文三十余篇,其中包括ACL,EMNLP,AAAI,IJCAI等顶级国际会议。曾担任ACL,AAAI,IJCAI,EMNLP,NAACL等会议的PC或审稿人,担任NLPCC2016、CCL2018机器翻译领域主席,CWMT2017、CWMT2018评测委员会主席等。2017年受江苏省自然科学基金优秀青年基金资助。
讲座提要:
随着机器翻译技术的不断发展,机器翻译结果的可用性不断提高,也在各领域得到越来越多的应用。但是机器翻译系统与译者的一个显著不同是,译者能够自然的察觉到翻译过程中可能的难点和问题,并寻求更多的支持,比如查阅字典、文献、资料等,而现阶段的翻译系统往往不具备这样的能力。因此,即使是当前最好的翻译系统,也可能在翻译不同难度的文档时出现翻译质量的波动。这为机器翻译的应用带来潜在的风险。如果依赖外部的人工复核和质量控制机制,往往难以跟上机器翻译的规模和效率。因此,如何评估机器翻译的质量是机器翻译应用的一项基础工作,应该得到更多的重视和投入。本次报告介绍翻译质量评估研究的产生、发展以及当前的主流技术,也希望探讨质量评估的大规模应用场景和后续发展趋势。
讲座内容:
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★★★★★ 5/5
黄书剑,年轻有为。真棒。
恭喜博士!
讲得很系统,把机译质量评价的基本原理和通常步骤都进行了梳理,但具体的测评细节有点过于专业,对于非软件和数学出身的来说,尤其是语言专业出身的人来说,明白了原理和专业通常的做法,但还是无法上手,有没有针对非专业的比较自动化的解决方案,比如,导入要要评测的文档,简单设置几个参数,就能自动完成评测的评测系统。
感谢关注!质量评估还是研究问题,并没有非常成熟的可用系统,这是未来大家努力的方向。