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

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>

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.

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)

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)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

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

—