dc.contributor.author |
Munkova, Dasa
|
cze |
dc.contributor.author |
Hájek, Petr
|
cze |
dc.contributor.author |
Munk, Michal
|
cze |
dc.contributor.author |
Skalka, Jan
|
cze |
dc.date.accessioned |
2021-05-15T18:51:50Z |
|
dc.date.available |
2021-05-15T18:51:50Z |
|
dc.date.issued |
2020 |
eng |
dc.identifier.issn |
1877-0509 |
eng |
dc.identifier.uri |
https://hdl.handle.net/10195/77402 |
|
dc.description.abstract |
The aim of the paper is to find out whether it is necessary to use all automatic measures of error rate and accuracy when evaluating the quality of machine translation output from the synthetic Slovak language into the analytical English language. We used multiple comparisons for the analysis and visualized the results for each sentence through the icon graphs. Based on the results, we can state that all examined metrics, which are based on textual similarity, except the f-measure, are needed to be included in the MT quality evaluation when analyzing, sentence by sentence, the machine translation output. |
eng |
dc.format |
p. 1327-1336 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
eng |
dc.publisher |
Elsevier Science BV |
eng |
dc.relation.ispartof |
Procedia Computer Science : Third International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet'19) |
eng |
dc.rights |
open access |
eng |
dc.rights |
CC BY-NC-ND 4.0 |
|
dc.subject |
machine translation quality |
eng |
dc.subject |
MT evaluation |
eng |
dc.subject |
inflectional language |
eng |
dc.subject |
analytical language |
eng |
dc.subject |
automatic MT measures |
eng |
dc.title |
Evaluation of Machine Translation Quality through the Metrics of Error Rate and Accuracy |
eng |
dc.title.alternative |
Hodnocení kvality strojového překladu skrze metriky |
cze |
dc.type |
ConferenceObject |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Cílem příspěvku je zjistit, zda je při hodnocení kvality výstupu strojového překladu ze syntetického slovenského jazyka do analytického anglického jazyka nutné použít všechna automatická měření chybovosti a přesnosti. Pro analýzu jsme použili několik srovnání a vizualizovali jsme výsledky pro každou větu prostřednictvím ikonových grafů. Na základě výsledků můžeme konstatovat, že všechny zkoumané metriky, které jsou založeny na textové podobnosti, s výjimkou míry f, je třeba zahrnout do hodnocení kvality MT při analýze, větu po větě, výstupu strojového překladu. |
cze |
dc.event |
Third International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet'19) (18.12.2019 - 21.12.2019, Trivadrum) |
eng |
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
published version |
eng |
dc.identifier.doi |
10.1016/j.procs.2020.04.142 |
eng |
dc.relation.publisherversion |
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920311212 |
eng |
dc.rights.licence |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
|
dc.identifier.scopus |
2-s2.0-85086633173 |
|
dc.identifier.obd |
39885185 |
eng |