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Evaluation Dataset for Zero Pronoun in Japanese to English Translation

机译：日语中的零代词的评估数据集到英语翻译

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In natural language, we often omit some words that are easily understandable from the context. In particular, pronouns of subject, object, and possessive cases are often omitted in Japanese; these are known as zero pronouns. In translation from Japanese to other languages, we need to find a correct antecedent for each zero pronoun to generate a correct and coherent translation. However, it is difficult for conventional automatic evaluation metrics (e.g., BLEU) to focus on the success of zero pronoun resolution. Therefore, we present a hand-crafted dataset to evaluate whether translation models can resolve the zero pronoun problems in Japanese to English translations. We manually and statistically validate that our dataset can effectively evaluate the correctness of the antecedents selected in translations. Through the translation experiments using our dataset, we reveal shortcomings of an existing context-aware neural machine translation model.
机译：在自然语言中，我们经常省略一些可以从上下文中易于理解的词语。特别是，对象，物体和占有案例的代词通常省略日语;这些被称为零代词。在日语转换为其他语言中，我们需要为每个零代词找到一个正确的先行，以生成正确和连贯的翻译。但是，难以传统的自动评估度量（例如，BLEU）难以专注于零代词解析的成功。因此，我们展示了一款手工制作的数据集来评估翻译模型是否可以在日语到英语翻译中解决零代词问题。我们手动和统计上验证我们的数据集可以有效地评估在翻译中选择的前提的正确性。通过使用我们的数据集的翻译实验，我们揭示了现有的背景知识神经机翻译模型的缺点。

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