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== Définition ==
== Définition ==
Métrique d'évaluation de '''[[traduction automatique]]''' qui calcule la similarité entre une traduction automatique et une traduction de référence à l'aide d'intégrations de '''[[Segment textuel|segments textuels]]''' ou de phrases.
Métrique d'évaluation neuronale de '''[[traduction automatique]]''' qui calcule la similarité entre une traduction automatique et une traduction de référence à l'aide de '''[[Segment textuel|segments textuels]]''' et un entraînement sur des données humaines comme '''[[BLEURT]]'''. Elle intègre aussi le texte source dans son analyse ce qui lui permet d'évaluer la fidélité du sens original.
 
Voir aussi '''[[BLEURT]]'''


== Compléments ==
== Compléments ==
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'''Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation'''
'''Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation'''


<!--A metric for automatic evaluation of machine translation that calculates the similarity between a machine translation output and a reference translation using token or sentence embeddings.
''A metric for automatic evaluation of machine translation that calculates the similarity between a machine translation output and a reference translation using token or sentence embeddings. It also uses the original text, enabling a semantic fidelity analysis of the translation.''


Unlike BERTScore, COMET is trained on predicting different types of human judgements in the form of post-editing effort, direct assessment or translation error analysis.-->
''Unlike BERTScore, COMET is trained on predicting different types of human judgements in the form of post-editing effort, direct assessment or translation error analysis.''


== Sources ==
== Sources ==

Dernière version du 19 mars 2026 à 16:01

Définition

Métrique d'évaluation neuronale de traduction automatique qui calcule la similarité entre une traduction automatique et une traduction de référence à l'aide de segments textuels et un entraînement sur des données humaines comme BLEURT. Elle intègre aussi le texte source dans son analyse ce qui lui permet d'évaluer la fidélité du sens original.

Compléments

Contrairement à BERTScore, COMET est entraîné à prédire différents types de jugements humains sous forme d'effort de post-édition, d'évaluation directe ou d'analyse des erreurs de traduction.

Français

COMET

Anglais

COMET

Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation

A metric for automatic evaluation of machine translation that calculates the similarity between a machine translation output and a reference translation using token or sentence embeddings. It also uses the original text, enabling a semantic fidelity analysis of the translation.

Unlike BERTScore, COMET is trained on predicting different types of human judgements in the form of post-editing effort, direct assessment or translation error analysis.

Sources

Source : ACL Anthology

Source : COMET

Source : Machine Translate

Contributeurs: Arianne Arel, wiki