METEOR Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering метрика для оцінювання якості машинного перекладу Мет

METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering) — метрика для оцінювання якості машинного перекладу. Метрика базується на використанні n-gram та орієнтована на використання статистичної та точної оцінки вихідного тексту. На відміну від метрики BLUE, дана метрика використовує функції співставлення синонімів разом із точною відповідністю слів. Метрика була розроблена, щоб вирішити проблеми, які були знайдені в більш популярній метриці BLUE, а також відтворити хорошу кореляцію з оцінкою експертів на рівні словосполучень або речень.

В результаті запуску метрики на рівні словосполучень кореляція з людським рішенням становила 0.964 тоді як метрика BLUE становила 0.817 на тому ж наборі вхідних даних. На рівні речень максимальна кореляція з оцінкою експертів була 0.403.^[1]

Алгоритм

Як і в метриці BLUE, основна одиниця для оцінки — речення, алгоритм спочатку проводить вирівнювання тексту між двома реченням, рядком еталонного перекладу та рядком вхідного тексту для оцінювання (див. рисунки а та б). Дана метрика використовує декілька етапів встановлення відповідності між словами машинного перекладу й еталонного перекладу для зіставлення двох рядків:

1. Точне встановлення відповідності — визначаються рядки, що є ідентичними в еталонному і машинному перекладі.

2. Встановлення відповідності основ — проводиться стемінг (виділення основи слова) і визначаються слова з однаковим коренем в еталонному і машинному перекладі.

3. Встановлення відповідності синонімів — визначаються слова, що є синонімами відповідно до WordNet.

Вирівнювання — є множиною відповідностей між n-gram-ами. На відповідності накладається наступне обмеження: кожен n-gram в реченні-кандидаті повинен відповідати одному або жодному n-gram-у в еталонному реченні. Якщо є два вирівнювання з тіє самою кількістю збігів, то вибирається те, яке має найменшу кількість перетинів для збігів. В такому випадку буде вибрано варіант (а). Етапи порівняння з еталонними перекладами виконуються послідовно і на кожному з них до множини відповідностей додаються тільки ті n-gram-и, які не мали відповідності на попередніх етапах. Я тільки буде пройдено останній етап, остаточний n-gram P обчислюється за наступною формулою:^[2]

Етап порівняння	Кандидат	Еталонний переклад	Співпвдіння
Приклад пар слів, які будуть співставлені разом
Точний збіг	good	good	Yes
Стемінг	goods	good	Yes
Синонім	well	good	Yes

P={\frac {m}{w_{t}}}

Де m — кількість n-gram в машинному перекладі, які також були знайдені в еталонному перекладі, а wt — кількість n-gram в машинному перекладі. N-gram R (загальний n-gram для еталонних перекладів) обчислюється за наступною формулою:

R={\frac {m}{w_{r}}}

Де wr — кількість n-gram в еталонному перекладі. Для визначення гармонічності перекладу (harmonic mean) застосовується наступна формула.

F_{mean}={\frac {10PR}{R+9P}}

Дана формула використовується тільки для порівняння поодиноких слів, які збіглися в еталонному та машинному перекладі. Для того, щоб враховувати ще й словосполучення які збігаються, використовується так званий штраф p. Для цього n-gram об'єднують в декілька можливих груп. Штраф $p$ обчислюється за наступною формулою:

p=0.5\left({\frac {c}{u_{m}}}\right)^{3}

Де c — кількість груп n-gram, а $u_{m}$ — кількість n-gram, які об'єднали у групи Тоді фінальний показник якості обчислюється за наступною формулою:

M=F_{mean}(1-p)

Приклади

Еталонний переклад:	the	cat	sat	on	the	mat
Машинний переклад:	on	the	mat	sat	the	cat

Score: 0.5000 = Fmean: 1.0000 * (1 - Penalty: 0.5000) Fmean: 1.0000 = 10 * Precision: 1.0000 * Recall: 1.0000 / （Recall: 1.0000 + 9 * Precision: 1.0000） Penalty: 0.5000 = 0.5 * (Fragmentation: 1.0000 ^3) Fragmentation: 1.0000 = Chunks: 6.0000 / Matches: 6.0000

Еталонний переклад:	the	cat	sat	on	the	mat
Машинний переклад:	the	cat	sat	on	the	mat

Score: 0.9977 = Fmean: 1.0000 * (1 - Penalty: 0.0023) Fmean: 1.0000 = 10 * Precision: 1.0000 * Recall: 1.0000 / （Recall: 1.0000 + 9 * Precision: 1.0000） Penalty: 0.0023 = 0.5 * (Fragmentation: 0.1667 ^3) Fragmentation: 0.1667 = Chunks: 1.0000 / Matches: 6.0000

Еталонний переклад:	the	cat		sat	on	the	mat
Машинний переклад:	the	cat	was	sat	on	the	mat

Score: 0.9654 = Fmean: 0.9836 * (1 - Penalty: 0.0185) Fmean: 0.9836 = 10 * Precision: 0.8571 * Recall: 1.0000 / （Recall: 1.0000 + 9 * Precision: 0.8571） Penalty: 0.0185 = 0.5 * (Fragmentation: 0.3333 ^3) Fragmentation: 0.3333 = Chunks: 2.0000 / Matches: 6.0000

Див. також

F-міра

Примітки

↑ Banerjee, S. and Lavie, A. (2005)

Джерела та література

Banerjee, S. and Lavie, A. (2005) «METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments» in Proceedings of Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for MT and/or Summarization at the 43rd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics (ACL-2005), Ann Arbor, Michigan, June 2005
Lavie, A., Sagae, K. and Jayaraman, S. (2004) «The Significance of Recall in Automatic Metrics for MT Evaluation» in Proceedings of AMTA 2004, Washington DC. September 2004

Посилання

The METEOR Automatic Machine Translation Evaluation System (including link for download)