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首页> 外文会议>10th Workshop on statistical machine translation 2015 >LORIA System for the WMT15 Quality Estimation Shared Task
【24h】

LORIA System for the WMT15 Quality Estimation Shared Task

机译：用于WMT15质量评估共享任务的LORIA系统

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摘要

We describe our system for WMT2015 Shared Task on Quality Estimation, task 1, sentence-level prediction of post-edition effort. We use baseline features, Latent Semantic Indexing based features and features based on pseudo-references. SVM algorithm allows to estimate the linear regression between the features vectors and the HTER score. We use a selection algorithm in order to put aside needless features. Our best system leads to a performance in terms of Mean Absolute Error equal to 13.34 on official test while the official baseline system leads to a performance equal to 14.82.
机译：我们描述了用于WMT2015质量评估共享任务，任务1，句子级别的后编辑成果预测的系统。我们使用基线特征，基于潜在语义索引的特征和基于伪引用的特征。 SVM算法允许估计特征向量和HTER得分之间的线性回归。我们使用选择算法以抛弃不必要的功能。我们的最佳系统在官方测试中的平均绝对误差为13.34，而官方基准系统的性能为14.82。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Lisbon(PT)
  • 作者

    Langlois David;

  • 作者单位

    SMarT Group, LORIA Inria, Villers-les-Nancy, F-54600, France Universit de Lorraine, LORIA, UMR 7503, Villers-les-Nancy, F-54600, France CNRS, LORIA, UMR 7503, Villers-les-Nancy, F-54600, France;

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