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文檔簡介
1、機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)技術(shù)可以有效的促進(jìn)機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展,因此越來越受到研究人員的關(guān)注。通過機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)技術(shù),研究人員可以快速的調(diào)整算法、優(yōu)化模型。目前,主流的機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)方法仍然是基于字符串相似度匹配的自動(dòng)評價(jià)方法,但是語言學(xué)特征也已經(jīng)被成功的應(yīng)用于建立高質(zhì)量的機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)工具。雖然國內(nèi)外的研究工作表明加入語言學(xué)知識(shí)可以有效提升目前機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)系統(tǒng)的性能,但是這無疑也導(dǎo)致了在翻譯自動(dòng)評價(jià)研究中動(dòng)輒以語言學(xué)特征數(shù)量取勝的趨勢
2、。而且,目前的翻譯自動(dòng)評價(jià)結(jié)果與人工評價(jià)仍然有較大差距,不能滿足人們的需求。
受限于目前的自然語言處理水平,有關(guān)語言學(xué)特征的自動(dòng)分析工具性能仍不夠理想。另外翻譯結(jié)果的評價(jià)是一個(gè)高度主觀的過程,人們在進(jìn)行翻譯評價(jià)時(shí),可能會(huì)考慮多種因素。
針對上述問題,本文在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了探索:
1.對于翻譯評價(jià)語料庫,采取人工標(biāo)注的形式標(biāo)注出其中的語言學(xué)特征,以彌補(bǔ)目前語言學(xué)特征自動(dòng)分析工具的不足。
2.在人工
3、標(biāo)注出翻譯結(jié)果中的語言學(xué)特征的基礎(chǔ)上,定量分析語言學(xué)特征與人工翻譯質(zhì)量評價(jià)的關(guān)系,挖掘人在翻譯評價(jià)過程中的特點(diǎn)。
3.通過構(gòu)造多種語言學(xué)特征集合,探討語言學(xué)特征是否足夠支撐翻譯自動(dòng)評價(jià)建模。
4.對于現(xiàn)有的機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)算法及語言學(xué)特征進(jìn)行分類,深入探討每一類特征對于翻譯自動(dòng)評價(jià)建模的貢獻(xiàn)。
5.研究如何有效地結(jié)合現(xiàn)有的翻譯自動(dòng)評價(jià)方法與語言學(xué)特征,以構(gòu)造一個(gè)最佳的機(jī)器翻譯自動(dòng)評價(jià)系統(tǒng)。
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