Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Many applications within natural language processing involve performing text-to-text transformations, i.e., given a text in natural language as input, systems are required to produce a version of this text (e.g., a translation), also in natural language, as output. Automatically evaluating the output of such systems is an important component in developing text-to-text applications. Two approaches have been proposed for this problem: (i) to compare the system outputs against one or more reference outputs using string matching-based evaluation metrics and (ii) to build models based on human feedback to predict the quality of system outputs without reference texts. Despite their popularity, reference-based evaluation metrics are faced with the challenge that multiple good (and bad) quality outputs can be produced by text-to-text approaches for the same input. This variation is very hard to capture, even with multiple reference texts. In addition, reference-based metrics cannot be used inproduction (e.g., online machine translation systems), when systems are expected to produce outputs for any unseen input. In this book, we focus on the second set of metrics, so-called Quality Estimation (QE) metrics, where the goal is to provide an estimate on how good or reliable the texts produced by an application are without access to gold-standard outputs. QE enables different types of evaluation that can target different types of users and applications. Machine learning techniques are used to build QE models with various types of quality labels and explicit features or learnt representations, which can then predict the quality of unseen system outputs. This book describes the topic of QE for text-to-text applications, covering quality labels, features, algorithms, evaluation, uses, and state-of-the-art approaches. It focuses on machine translation as application, since this represents most of the QE work done to date. It also briefly describes QE for several other applications,including text simplification, text summarization, grammatical error correction, and natural language generation.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031010408

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Bibliografische Details

Titel: Quality Estimation for Machine Translation
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2018
Sprache: Englisch
ISBN-10: 303101040X
ISBN-13: 9783031010408
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 191 mm, Tiefe: 10 mm
Gewicht: 320 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Many applications within natural language processing involve performing text-to-text transformations, i.e., given a text in natural language as input, systems are required to produce a version of this text (e.g., a translation), also in natural language, as output. Automatically evaluating the output of such systems is an important component in developing text-to-text applications. Two approaches have been proposed for this problem: (i) to compare the system outputs against one or more reference outputs using string matching-based evaluation metrics and (ii) to build models based on human feedback to predict the quality of system outputs without reference texts. Despite their popularity, reference-based evaluation metrics are faced with the challenge that multiple good (and bad) quality outputs can be produced by text-to-text approaches for the same input. This variation is very hard to capture, even with multiple reference texts. In addition, reference-based metrics cannot be used inproduction (e.g., online machine translation systems), when systems are expected to produce outputs for any unseen input. In this book, we focus on the second set of metrics, so-called Quality Estimation (QE) metrics, where the goal is to provide an estimate on how good or reliable the texts produced by an application are without access to gold-standard outputs. QE enables different types of evaluation that can target different types of users and applications. Machine learning techniques are used to build QE models with various types of quality labels and explicit features or learnt representations, which can then predict the quality of unseen system outputs. This book describes the topic of QE for text-to-text applications, covering quality labels, features, algorithms, evaluation, uses, and state-of-the-art approaches. It focuses on machine translation as application, since this represents most of the QE work done to date. It also briefly describes QE for several other applications,including text simplification, text summarization, grammatical error correction, and natural language generation.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Lucia Specia is a Professor of Language Engineering in the Department of Computer Science at the University of Sheffield. Her research focuses on various aspects of data-driven approaches to multilingual language processing with a particular interest in multimodal context models for language grounding that has applications in machine translation, quality estimation, and text adaptation. She is the recipient of an ERC Starting Grant on multimodal machine translation (2016-2021) and has been involved in a number of other research projects on machine translation (EC FP7 QTLaunch-Pad and EXPERT, EC H2020 QT21 21, CRACKER) and EC H2020 text adaptation (SIMPATICO). Before joining the University of Sheffield in 2012, she was Senior Lecturer at the University of Wolverhampton (2010-2011) and research engineer at the Xerox Research Centre, France (2008�€“2009). She received a Ph.D. in Computer Science from the University of Sao Paulo, Brazil, in 2008.

Carolina Scarton is a Research Associate at the University of Sheffield and a member of the Natural Language Processing Group. She holds a Ph.D. on Quality Estimation of Machine Translation from the University of Sheffield (2017) and her research interests are quality estimation, text simplification, evaluation of NLP task outputs at the document level, and readability assessment. Currently, Dr. Scarton works for the EC H2020 SIMPATICO project, where she develops approaches for sentence simplification. Previously, she was a Marie Sk�‚odowska-Curie Early Stage Researcher working for the EXPERT project on the topic of machine translation at the University of Sheffield (2013-2016).

Gustavo Henrique Paetzold is an Adjunct Professor at the Federal University of Technology - Parana. He holds a Ph.D. from the University of Sheffield (2016). His main research interests are text simplification, psycholinguistics, quality estimation, and machine learning applied to natural language processing. Prior to joining the Federal University of Technology, Dr. Paetzold worked as a Research Associate at the University of Sheffield on the EC H2020 SIMPATICO project, where he developed approaches for lexical simplification (2016-2018).

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574 Einbeck, Telefonnummer: 05563 9996039, Telefaxnummer: 05563 9995974, E-Mail-Adresse: service@aha-buch.de) mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.

Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

Folgen des Widerrufs

Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet.

Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist.

Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren.

Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

Ausschluss- bzw. Erl�schensgr�nde

Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Vertr�gen

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zur Lieferung alkoholischer Getr�nke, deren Preis bei Vertragsschluss vereinbart wurde, die aber fr�hestens 30 Tage nach Vertragsschluss geliefert werden k�nnen und deren aktueller Wert von Schwankungen auf dem Markt abh�ngt, auf die der Unternehmer keinen Einfluss hat;
zur Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Illustrierten mit Ausnahme von Abonnement-Vertr�gen.

Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Vertr�gen

zur Lieferung versiegelter Waren, die aus Gr�nden des Gesundheitsschutzes oder der Hygiene nicht zur R�ckgabe geeignet sind, wenn ihre Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde;
zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen G�tern vermischt wurden;
zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.

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