在 AICon 北京 2018 大会上，陈博兴讲师做了《翻译质量自动评估在电商机器翻译中的应用》主题演讲，主要内容如下。
演讲简介：
电商领域的翻译对质量要求很高，需要提供“准合同”级的翻译结果，尤其是一些关键信息必须翻译完全正确。而机器翻译的结果还不够完美，除了从模型上采取多种策略进行改进外，我们还需要对翻译结果在输出前进行质量评估和控制。为了应对海量的翻译质量评估需求，我们开发了机器翻译质量自动评估模型，并且提出了一种全新的基于双向自注意力机制的自动评估算法，大幅度提高了自动评估与人工评估的 Pearson 相关系数，并且创新性地应用于我们实际电商翻译场景，从多个维度提高电商领域机器翻译的可靠性。
演讲提纲：
- 电商领域机器翻译的应用与挑战
- 多种策略改进电商翻译质量
- 翻译质量的评测与评估
- 翻译质量的人工评估标准
- 翻译质量的自动评估方法
- 翻译质量自动评估在电商机器翻译中的应用
- 总结
听众收益：
- 了解机器翻译在电商领域应用的困难以及成功的解决办法
- 学习一种全新的翻译质量评估方法和将其成功落地应用的经验
讲师介绍：
陈博兴
阿里巴巴达摩院 资深算法专家
陈博兴，阿里巴巴集团机器智能技术实验室的资深算法专家。他的研究方向是机器翻译，自然语言处理和机器学习。在加入阿里之前，他是加拿大国家研究委员会（NRC）的终身研究员，再之前是新加坡信息与通信研究所的研究员，意大利 FBK-IRST 和法国格勒诺布尔大学的博士后。他本科毕业于北京大学，博士毕业于中国科学院。他和同事合作先后发表了 50 多篇会议和期刊论文，获得过 ACL 2013 的最佳论文奖提名和 MT Summit 2013 的最佳论文奖；他长期担任 NLP 领域所有顶级会议和期刊的审稿人或程序委员会成员。他领导的团队先后在各种机器翻译评测中取得优异成绩，获得了 WMT 2018 五个语向的第一名 WMT 2018 翻译质量评估六个子任务的第一名，WMT 2017 俄语到英语第一名，NIST 2012 机器翻译中文到英文第一名，IWSLT 2007 口语机器翻译比赛中文到英文第一名，和 IWSLT 2005 比赛中文到英文和日语到英语第一名等等。
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