翻译质量自动评估在电商机器翻译中的应用

所属专题:NLP和语音技术

嘉宾 : 陈博兴 | 阿里巴巴达摩院资深算法专家

讲师介绍

专题演讲嘉宾:陈博兴

阿里巴巴达摩院 资深算法专家

陈博兴,阿里巴巴集团机器智能技术实验室的资深算法专家。他的研究方向是机器翻译,自然语言处理和机器学习。在加入阿里之前,他是加拿大国家研究委员会(NRC)的终身研究员,再之前是新加坡信息与通信研究所的研究员,意大利FBK-IRST和法国格勒诺布尔大学的博士后。他本科毕业于北京大学,博士毕业于中国科学院。他和同事合作先后发表了50多篇会议和期刊论文,获得过ACL 2013的最佳论文奖提名和MT Summit 2013的最佳论文奖;他长期担任NLP领域所有顶级会议和期刊的审稿人或程序委员会成员。他领导的团队先后在各种机器翻译评测中取得优异成绩,获得了WMT 2018五个语向的第一名WMT 2018翻译质量评估六个子任务的第一名,WMT 2017俄语到英语第一名,NIST 2012机器翻译中文到英文第一名,IWSLT 2007口语机器翻译比赛中文到英文第一名,和IWSLT 2005比赛中文到英文和日语到英语第一名等等。

议题介绍

演讲:翻译质量自动评估在电商机器翻译中的应用

电商领域的翻译对质量要求很高,需要提供“准合同”级的翻译结果,尤其是一些关键信息必须翻译完全正确。而机器翻译的结果还不够完美,除了从模型上采取多种策略进行改进外,我们还需要对翻译结果在输出前进行质量评估和控制。为了应对海量的翻译质量评估需求,我们开发了机器翻译质量自动评估模型,并且提出了一种全新的基于双向自注意力机制的自动评估算法,大幅度提高了自动评估与人工评估的Pearson相关系数,并且创新性地应用于我们实际电商翻译场景,从多个维度提高电商领域机器翻译的可靠性。

演讲提纲:

1. 电商领域机器翻译的应用与挑战

2. 多种策略改进电商翻译质量

3. 翻译质量的评测与评估

4. 翻译质量的人工评估标准

5. 翻译质量的自动评估方法

6. 翻译质量自动评估在电商机器翻译中的应用

7. 总结

听众收益:

1. 了解机器翻译在电商领域应用的困难以及成功的解决办法

2. 学习一种全新的翻译质量评估方法和将其成功落地应用的经验

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