Identifying useful human feedback from an on-line translation service
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/20419
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2013
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Post-editing feedback provided by users of on-line translation services offers an excellent opportunity for automatic improvement of statistical machine
translation (SMT) systems. However, feedback
provided by casual users is very noisy, and must be automatically filtered in order to identify the potentially useful cases. We present a study on automatic feedback filtering in a real weblog collected from
Reverso.net. We extend and re-annotate a training corpus, define an extended set of simple features and approach the problem as a binary classification task, experimenting with linear and kernelbased classifiers and feature selection. Results on the feedback filtering task show a significant improvement
over the majority class, but also a precision
ceiling around 70-80%. This reflects the inherent difficulty of the problemand indicates that shallow features cannot fully capture the semantic nature of the problem. Despite the modest results on the filtering task, the classifiers are proven effective
in an application-based evaluation. The incorporation of a filtered set of feedback instances selected from a larger corpus significantly improves the performance of a phrase-based SMT system, according to a set of standard evaluation metrics.
CitacióBarron-Cedeño, A. [et al.]. Identifying useful human feedback from an on-line translation service. A: International Joint Conference on Artificial Intelligence. "Proceedings of 23rd Internacional Joint Conference on Artificial Intelligence". Beijing: 2013, p. 1-7.
Col·leccions
- GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural - Ponències/Comunicacions de congressos [192]
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.274]
- SOCO - Soft Computing - Ponències/Comunicacions de congressos [110]
- Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions - Ponències/Comunicacions de congressos [3.327]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Barron et al.pdf | 107,1Kb | Visualitza/Obre |