Machine Translation Summit 2023まとめ・感想（後編：9/7午後～9/8分）

前編に引き続き、後編（9/7午後～9/8分）です。

前編：
https://note.com/yukiko1207/n/n71898ccc62b0

【免責事項】本記事は機械翻訳に興味のある素人が執筆したものです。
アーカイブ・予稿集・発表資料等を確認しながら万全を期して執筆しておりますが、理解が足りない部分がある可能性がございますので、あらかじめご了承ください。また、追加資料が入手できましたら、適宜修正する場合があります。

予稿集はこちらから無料で見られます。
（すべて英語・一部予稿集ないものもあり）
https://mtsummit2023.scimeeting.cn/en/web/index/15680_1619866__

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9/7午後：Research Track: Feedback and Evaluation

The Role of Compounds in Human vs. Machine Translation Quality
(Kristyna Neumannova and Ondřej Bojar, Charles University in Prague)

英語⇒ドイツ語の話。
（Compoundsは複合語のこと。）

・複合語は全体の訳質と相関がある（Direct Assessment）。
・Transformerは未知の複合語を生成することができる。
- 機械翻訳は人間翻訳に比べて複合語が13～36%少ない。
・複合語数は些細な事項だが、訳質全体の有効な指標である。
- Direct Assessmentは複合語数に対して十分な感度がない。

9/8：Keynote: Toward Better Neural and Big Model-based Machine Translation

（Xuebo LIU, Derek Wong and Min Zhang, Harbin Institute of Technology (Shenzhen) & University of Macau）

• ビッグモデルベースのAGI時代のMT研究

• ビッグモデルベースのMTの長所・短所

• 制限を超える：最近の研究の長所

• 失敗する可能性がある方向