핵심 개념
기계 번역의 품질을 예측하는 것이 중요하며, 불일치 및 번역 오류 문제를 해결하는 방법을 제안한다.
초록
번역 품질 평가의 중요성과 머신 러닝 모델의 활용
XLMRScore의 소개 및 문제 해결 전략
미해결된 단어 대체 및 사전 훈련 모델의 교차 언어 정렬 제안
WMT21 QE 공유 작업의 저자의 실험 결과 및 비교
En-Fa 테스트 세트의 새로운 HTER 레이블 소개
다국어 및 단일 언어 말뭉치의 활용
인용구
"불일치 오류와 미해결된 단어 문제를 해결하기 위한 두 가지 전략을 제안합니다."
"교차 언어 정렬을 통해 사전 훈련 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다."