OpenKiwi 使用的 QE 系统

QUETCH

QUality Estimation from scraTCH

http://www.statmt.org/wmt15/pdf/WMT37.pdf

模型输入：对于 MT 中的每个单词，围绕该单词固定大小的窗口，与源句中对齐单词的窗口相连接，得到该目标单词的双语上下文向量。

模型结构：单隐层 MLP，lookup 得到词向量（训练中更新），激活函数为 tanh。

模型输出：softmax 计算每个单词的 OK/BAD 的概率，该模型单独训练以预测源句标签、gap 标签和目标标签。

NuQE

Neural QE

http://www.statmt.org/wmt17/pdf/WMT64.pdf

模型输入：源句 s 和目标句 t 的词级对齐 A，TurboTagger 获得的 POS 标签，每个目标与源对齐的词向量、上下文以及 POS 标签都被进行连接。

模型结构：

（1）两个 FF + ReLU 层，大小为400；

（2）一个 BiGRU + layer norm层，大小为200；

（3）两个 FF + ReLU 层，大小为200；

（4）一个 BiGRU + layer norm层，大小为100；

（5）两个 FF + ReLU 层，大小分别为100和50。

模型输出：softmax 计算 OK/BAD 标签。

Predictor-Estimator

http://www.statmt.org/wmt17/pdf/WMT63.pdf

模型结构：

• Predictor，双向 LSTM 编码源句，目标句每个词上下文连接，并作为 softmax 层之前的 attention 中的 query，预测目标句每个词及上下文；

• Estimator，使用 predictor 特征多任务训练，计算每个词的 OK/BAD 标签和句子级 HTER 分数。

带有 stack propagation 的多任务学习，层之间可以相互学习有利的关系。

Stacked Ensemble

https://www.aclweb.org/anthology/Q17-1015.pdf

Stack 集成特征，如语法信息及 POS 标签，对齐的单词及上下文，语言模型提供的句法特性和共享任务提供的特征，该系统仅用于为 MT 单词生成单词级标签。模型结构集成及消融实验。

FullStackedQE，将 NeuralQE 和 APE QE 堆叠到 LinearQE 中，是 pure QE 和 APE-based QE 系统的混合。

APE 自动后编辑系统经过人工后编辑数据训练出来，它的输出可以作为伪后编辑数据，可以与创建原始标签相同的方式生成单词级质量标签和句子级分数,这样就可以得到伪QE训练数据。 使用APE-QE的两个变体：1. PSEUDO-APE，它训练常规机器翻译模型并将其输出用作生成伪参考数据；2. 带有额外解码约束的 APE-BERT，以奖励或惩罚源或翻译文本中不存在的单词。

Word Quality Estimation for NMT

https://github.com/Unbabel/word-level-qe-corpus-builder

WMT word-level QE task，同时考虑流利性和充分性，需要检测错误的单词、插入错误、源句与目标句相关的错误单词，标签 tags 是使用 fast_align, tercom 确定的，使用对齐确定可能与目标句错误相关的源词，并且在 tercom 对齐后，认为一个或多个连续插入是单个 gap（插入）错误。

最后

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