Angler：帮助机器翻译从业者优先考虑模型改进（英文版）

英文标题：Angler: Helping Machine Translation Practitioners Prioritize Model Improvements中文摘要：通过采访苹果的 13 名机器学习从业者，研究人员发现他们构建小的有针对性的测试集来评估一个错误的性质、范围以及对用户的影响。研究者开发了一种交互式的可视化分析工具 ——Angler，以帮助从业者优先改进模型。研究发现，参与者通过分析定量摘要统计信息和定性评估数据读取句子，可以形成更有趣和用户关注的假设来优化模型。英文摘要：Machine learning (ML) models can fail in unexpected ways in the real world,but not all model failures are equal. With finite time and resources, MLpractitioners are forced to prioritize their model debugging and improvementefforts. Through intervie