Testen der maschinellen Übersetzung

Vor kurzem habe ich ein Forschungspapier mit dem Titel TransRepair: Automatic Testing and Improvement of Machine Translation gelesen. Darin wird eine Methodik namens TransRepair für das automatische Testen von maschinellen Übersetzungsmodellen im Bereich des Softwaretests beschrieben. Im Folgenden werde ich einige Aspekte des Papiers zusammenfassen und die wichtigsten Punkte diskutieren. Einführung in TransRepair TransRepair ist eine Methode zur automatischen Erkennung und Behebung von Konformitätsproblemen in maschineller Übersetzungssoftware. Es bietet sowohl Black-Box- als auch Grey-Box-Ansätze zur Lösung von Konformitätsproblemen in maschineller Übersetzungssoftware. Zu den wichtigsten Schritten von TransRepair gehören die Generierung von Testfällen, die Erstellung von Testkriterien und die Automatisierung des Reparaturprozesses. Die Methode bietet klare, strenge und detaillierte Algorithmen für die Generierung von Testfällen und verwendet vier Methoden zur Quantifizierung von Satzunterschieden für den Vergleich. Darüber hinaus verwendet … Weiterlesen …

Ich habe zuvor das Papier Structure-Invariant Testing for Machine Translation gelesen, in dem eine Methode zur Erkennung des Robustheitsproblems von Software-Systemen für die maschinelle Übersetzung vorgeschlagen wird. Im Folgenden werde ich mein Verständnis des Inhalts unter verschiedenen Aspekten erläutern. Schubkraft SIT ist eine Methode zur Erkennung von Robustheitsproblemen in maschinellen Übersetzungssoftwaresystemen. Diese Methode nutzt eine Metamorphose-Relation in einem Metamorphose-Test, d.h. „strukturelle Invarianz“. SIT kann Robustheitsprobleme in maschinellen Übersetzungssoftwaresystemen effizient aufdecken, indem es Originalsätze auswählt, ähnliche Sätze erzeugt, Ergebnisse von Übersetzungssoftware erhält, Konstituentenparsing durchführt und Satzunterschiede quantifiziert sowie Probleme anhand eines festgelegten Schwellenwerts herausfiltert und aufdeckt. Den experimentellen Ergebnissen zufolge kann SIT 2k+ Sätze in 19 Sekunden verarbeiten und erreicht eine Genauigkeit von 70% für Google/Bing Translate. Es gibt jedoch noch Raum für Verbesserungen, was wahrscheinlich an der Auswahl … Weiterlesen …