基于多特征的英汉术语译文质量自动评价

该文通过深入分析术语的语言学特点和领域特点,引入了能充分刻画术语译文流利度、紧密度和忠实度的三类特征,即术语构词、互信息和术语实例库,将其与基础特征进行组合,采用机器学习方法中的排序学习算法将列表排序问题分解成二分类问题,最后利用最大熵分类器预测多个翻译系统的术语译文质量。实验结果表明,在评价英汉术语翻译任务上的多个系统的输出译文质量时,该文引入的特征,可以进一步提高术语译文质量评价结果和人工评价结果的一致性。