SlideShare a Scribd company logo
1 of 7
論文紹介 第1回
2017.08.01
Wataru Endo
1
論文紹介 第1回
8/1(火) 18:00~19:05(最大) 東京:3F北大会議室, 大阪:19F会議室
1. 18:00~18:05 遠藤
概要説明
2. 18:05~18:20 遠藤
BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine
Translationhttp://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf
3. 18:20~18:35 ----
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision
Applications https://arxiv.org/abs/1704.04861
※(業務の状況次第では延期)
2
概要説明
目的
「各自が自分自身の理解の為に、他者へ論文を整理して紹介すること」
機械学習を中心とした論文紹介としますが、あまりジャンルは絞りません。
日時
毎週火曜 18:00~19:00 (業務外)
詳細
1. 自分がやっているテーマ、自分の興味がある論文を紹介してください。
2. 1人の持ち時間は15分。10分紹介・5分質疑。
3. その時々の紹介内容に興味ある方の参加を歓迎します。
4. 発表希望者は#ai_machine_learningへ、前日までに投稿してください。
(遠藤まで口頭・メールでもok)
5. 参加予定の方は、当日昼頃までに#ai_machine_learning上で意思を表明してください。
もし参加者がいない場合は、翌週以降に合わせて発表する形にします。
その場合、延期になった発表枠は持ち越します。
例:先週未発表分+今週分=30分など
6. 発表頂く方が主役の場としたいと思います。
妙に偉そうな聴講者にはならないようにしましょう。
3
ニューラル機械翻訳に関する
論文紹介
Wataru Endo
2017
4
BLEU: a Method forAutomatic Evaluation of Machine translation
KishorePapineni,SalimRoukos,Todd Ward, and Wei-JingZhu, 2002
http://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf
概要:
機械翻訳の翻訳結果を自動的に評価する手法の提案
今ではデファクトスタンダード(引用数2000超) BLEU ブルーと読む
貢献:
機械翻訳の評価には課題が存在した
・人手による翻訳結果の評価には”コスト”がかかる
・その”コスト”がMT開発のボトルネックとなっている
時間、お金、対象言語が分かる人を集める、一回きりしか使えない。
ちょっと改良して直ぐ評価したいけどそれは“コスト“的に難しい。
自動評価手法を提案することで、上記課題を解決した
5
基本的なアイデア:
人による“完璧な”翻訳結果に機械翻訳の翻訳結果が近いほど、
その翻訳結果は良いはずだ。
手法:
目的語の正解文(参照約)とn-gramを用いて文章単位で比較。
どれくらいマッチするか?
6
コメント:
BLUEは語順を考慮しないので、
日英、英日のような語順が大きく異なる機械翻訳の評価に課題が
残る。
そのような言語間の自動評価として、RIBESが注目されているらし
い。
関連研究:1.E.H.Hovy.1999.Towardfinelydifferentiatedevaluationmetricsformachinetranslation.InProceedingsoftheEaglesWorkshoponStandardsandEvaluation,
Pisa,Italy.
2.KishorePapineni,SalimRoukos,ToddWard,JohnHenderson,andFlorenceReeder.2002.Corpus-basedcomprehensiveanddiagnosticMTevaluation:
InitialArabic,Chinese,French,andSpanishresults.InProceedingsofHumanLanguageTechnology2002,SanDiego,CA.Toappear.
3.FlorenceReeder.2001.Additionalmt-evalreferences.Technicalreport,InternationalStandards forLanguageEngineering,EvaluationWorkingGroup.
http://isscowww.unige.ch/projects/isle/taxonomy2/
4.J.S.WhiteandT.O’Connell.1994.TheARPAMTevaluationmethodologies:evolution,lessons,andfutureapproaches.InProceedingsoftheFirstConference
oftheAssociationforMachineTranslationintheAmericas,pages193–205,Columbia,Maryland.
7

More Related Content

More from Wataru Endo

More from Wataru Endo (6)

Abstract Meaning Representation for Sembanking
Abstract Meaning Representation for Sembanking Abstract Meaning Representation for Sembanking
Abstract Meaning Representation for Sembanking
 
[リベンジ] Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase De...
[リベンジ] Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase De...[リベンジ] Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase De...
[リベンジ] Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase De...
 
Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection
Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase DetectionDynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection
Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection
 
A Neural Reordering Model for Phrase-based Translation
A Neural Reordering Model for Phrase-based TranslationA Neural Reordering Model for Phrase-based Translation
A Neural Reordering Model for Phrase-based Translation
 
機械学習理論入門 7章 emアルゴリズム_遠藤
機械学習理論入門 7章 emアルゴリズム_遠藤機械学習理論入門 7章 emアルゴリズム_遠藤
機械学習理論入門 7章 emアルゴリズム_遠藤
 
機械学習理論入門 3章 最尤推定法_遠藤
機械学習理論入門 3章 最尤推定法_遠藤機械学習理論入門 3章 最尤推定法_遠藤
機械学習理論入門 3章 最尤推定法_遠藤
 

BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation