- As Little as Possible, as Much as Necessary: Detecting Over- and Undertranslations with Contrastive Conditioning [42.5]
本稿では,ニューラルマシン翻訳における過剰な単語の検出手法を提案する。 我々は,翻訳モデルに基づく全列の確率と,対応するソースやターゲットシーケンスを考慮に入れた部分の確率を比較する。 これにより、参照翻訳がなくても、翻訳中の過剰な単語とソース内の未翻訳の単語をピンポイントで特定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Mar 2022 18:59:02 GMT)- 翻訳エラーを検出するための手法提案。一部を削除しながら逆翻訳を行うアプローチのよう。
- USEやLaBSEなどマルチリンガルモデルな分散表現を用いるような事もできそうに思った。（対訳ペアを取るには非常に有効だし）