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”

Findings of the 2023 Conference on Machine Translation (WMT23): LLMs Are Here but Not Quite There Yet

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A10475904" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:10475904 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://aclanthology.org/2023.wmt-1" target="_blank" >https://aclanthology.org/2023.wmt-1</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Findings of the 2023 Conference on Machine Translation (WMT23): LLMs Are Here but Not Quite There Yet

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents the results of the General Machine Translation Task organised as part of the 2023 Conference on Machine Translation (WMT). In the general MT task, participants were asked to build machine translation sys- tems for any of 8 language pairs (correspond- ing to 14 translation directions), to be evaluated on test sets consisting of up to four different do- mains. We evaluate system outputs with profes- sional human annotators using a combination of source-based Direct Assessment and scalar quality metric (DA+SQM).

  • Název v anglickém jazyce

    Findings of the 2023 Conference on Machine Translation (WMT23): LLMs Are Here but Not Quite There Yet

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents the results of the General Machine Translation Task organised as part of the 2023 Conference on Machine Translation (WMT). In the general MT task, participants were asked to build machine translation sys- tems for any of 8 language pairs (correspond- ing to 14 translation directions), to be evaluated on test sets consisting of up to four different do- mains. We evaluate system outputs with profes- sional human annotators using a combination of source-based Direct Assessment and scalar quality metric (DA+SQM).

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

    42

  • Strana od-do

    1-42

  • 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