Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

CUNI at WMT23 General Translation Task: MT and a Genetic Algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A10475903" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:10475903 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://aclanthology.org/2023.wmt-1.8/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2023.wmt-1.8/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.wmt-1.8" target="_blank" >10.18653/v1/2023.wmt-1.8</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    CUNI at WMT23 General Translation Task: MT and a Genetic Algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes the submissions of different Charles University teams to WMT23 General translation task (English to Czech and Czech to Ukrainian translation directions). Our main submission, CUNI-GA, is a result of applying a novel n-best list reranking and modification method on translation candidates produced by the two other submitted systems, CUNI-Transformer and CUNI-DocTransformer (document-level translation only used for the $en rightarrow cs$ direction). Our method uses a genetic algorithm and MBR decoding to search for optimal translation under a given metric (in our case, a weighted combination of ChrF, BLEU, COMET22-DA, and COMET22-QE-DA). Based on the automatic metrics, our submissions are first in the constrained track and competitive with the best unconstrained systems according to some of the metrics.

  • Název v anglickém jazyce

    CUNI at WMT23 General Translation Task: MT and a Genetic Algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes the submissions of different Charles University teams to WMT23 General translation task (English to Czech and Czech to Ukrainian translation directions). Our main submission, CUNI-GA, is a result of applying a novel n-best list reranking and modification method on translation candidates produced by the two other submitted systems, CUNI-Transformer and CUNI-DocTransformer (document-level translation only used for the $en rightarrow cs$ direction). Our method uses a genetic algorithm and MBR decoding to search for optimal translation under a given metric (in our case, a weighted combination of ChrF, BLEU, COMET22-DA, and COMET22-QE-DA). Based on the automatic metrics, our submissions are first in the constrained track and competitive with the best unconstrained systems according to some of the metrics.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the Eighth Conference on Machine Translation

  • ISBN

    979-8-89176-041-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    119-127

  • Název nakladatele

    Association for Computational Linguistics

  • Místo vydání

    Stroudsburg, PA, USA

  • Místo konání akce

    Singapore

  • Datum konání akce

    6. 12. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku