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ECoh: 多语言对话的逐轮连贯性评估
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出了一种端到端生成省略和共指技术模型，结合多任务学习框架，显著提高了对话中的省略和共指识别能力。同时，研究探讨了文档连贯性评估方法和基于强化学习的翻译优化，提升了多语种文档的凝聚力和连贯性。
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关键要点
- 提出了一种端到端生成省略和共指技术模型，结合多任务学习框架，显著提高了对话中的省略和共指识别能力。
- 实验结果表明，该模型在识别省略和共指问题上优于 seq2seq 基线模型。
- 研究提出了一种文档连贯性评估方法（DCoEM），考虑四种连贯方式，为测量文档翻译的连贯性做出贡献。
- 基于强化学习的训练方法优化了词汇凝聚力和连贯性，提高了多语种文档翻译的质量。
- 在中英语言对中，词汇凝聚力和连贯性分别提高了 2.46 和 1.17 个百分点，BLEU 分数和 F_BERT 分数也有所提升。
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延伸问答
ECoh模型如何提高对话中的省略和共指识别能力？
ECoh模型通过端到端生成省略和共指技术，结合多任务学习框架，显著提高了对话中的省略和共指识别能力。
DCoEM文档连贯性评估方法的主要贡献是什么？
DCoEM方法考虑了四种连贯方式，为测量文档翻译的连贯性做出了重要贡献。
强化学习在多语种文档翻译中的应用效果如何？
基于强化学习的训练方法优化了词汇凝聚力和连贯性，显著提高了多语种文档翻译的质量。
ECoh模型与seq2seq基线模型相比，表现如何？
实验结果表明，ECoh模型在识别省略和共指问题上显著优于seq2seq基线模型。
在中英语言对中，ECoh模型的具体提升数据是什么？
在中英语言对中，词汇凝聚力和连贯性分别提高了2.46和1.17个百分点。
如何通过多任务学习框架提升对话任务的成功率？
通过将省略和共指技术模型与多任务学习框架结合，可以提高任务完成的成功率。
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