Standard automatic metrics, e.g. BLEU, are not reliable for document-level MT evaluation. They can neither distinguish document-level improvements in translation quality from sentence-level ones, nor identify the discourse phenomena that cause context-agnostic translations. This paper introduces a novel automatic metric BlonDe to widen the scope of automatic MT evaluation from sentence to document level. BlonDe takes discourse coherence into consideration by categorizing discourse-related spans and calculating the similarity-based F1 measure of categorized spans. We conduct extensive comparisons on a newly constructed dataset BWB. The experimental results show that BlonD possesses better selectivity and interpretability at the document-level, and is more sensitive to document-level nuances. In a large-scale human study, BlonD also achieves significantly higher Pearson's r correlation with human judgments compared to previous metrics.


翻译:标准自动衡量标准,如BLEU,对于文件一级的MT评估来说是不可靠的,它们既不能区分翻译质量的文件水平改进与判决水平的改善,也不能辨别导致背景不可知翻译的谈话现象。本文介绍了一个新的自动衡量标准Blonde,以扩大自动MT评价的范围,从判决到文件水平。Blonde通过对讨论的跨度进行分类和计算分类的基于相似的F1尺度来考虑讨论的一致性。我们对新建的数据集BWB进行广泛的比较。实验结果显示,BlonD在文件水平上具有更好的选择性和可解释性,而且对文件水平的细微之处更为敏感。在一项大规模的人类研究中,BlonD还实现了与人类判断的比以往指标高得多的关系。

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