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- BARTScore: Evaluating Generated Text as Text Generation [89.5]
我々は、事前学習されたシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いてモデル化されたテキスト生成問題として、生成されたテキストの評価を概念化する。 我々は、エンコーダ-デコーダベースの事前学習モデルであるBARTを用いて、このアイデアを運用する。 本稿では,様々な視点からテキストの評価に柔軟に適用可能な,数多くの変種を持つメトリクスBARTScoreを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Jun 2021 03:20:53 GMT)- seq2seqなBARTを用いた評価指標。BERT Scoreなど（名前も）似た指標に比べても優位性があるとのこと。機械翻訳、機械要約ともに評価は悩ましい問題でありこのような手法は重要。
- Zero-Shot Chinese Character Recognition with Stroke-Level Decomposition [37.8]
本稿では,各文字をストローク列に分解することで,ストロークに基づく手法を提案する。 我々は、予測されたストロークシーケンスを特定の文字に変換するためにマッチングベースの戦略を用いる。 提案手法は、文字をストロークに分解できる他の言語に容易に一般化できる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Jun 2021 08:49:03 GMT)- 漢字をストロークに分解したうえで文字認識をする方法。zero shotでは既存手法より優れており、そうでない設定でも競争的な性能。
- 論文中にもある通り日本語、韓国語などストロークに分解できる文字に対しては有効そう。