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기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다.
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참고문헌 (34)
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L. Specia / 2018 / Findings of the wmt 2018 shared task on quality estimation / Association for Computational Linguistics
E. Fonseca / 2019 / Findings of the WMT 2019shared tasks on quality estimation / Proceedings of the Fourth Conference on Machine Translation 3:1~10
L. Specia / 2013 / QuEst-A translation quality estimation framework / Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations :79~84
Lucia Specia / 2018 / Quality Estimation for Machine Translation / Synthesis Lectures on Human Language Technologies 11(1):1~162
Lucia Specia / 2010 / Machine translation evaluation versus quality estimation / Machine Translation 24(1):39~50
E. Fonseca / 2019 / Findings of the WMT 2019shared tasks on quality estimation / Proceedings of the Fourth Conference on Machine Translation 3:1~10
L. Specia / 2013 / QuEst-A translation quality estimation framework / Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations :79~84
Lucia Specia / 2018 / Quality Estimation for Machine Translation / Synthesis Lectures on Human Language Technologies 11(1):1~162
Lucia Specia / 2010 / Machine translation evaluation versus quality estimation / Machine Translation 24(1):39~50
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