融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法

机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合分层注意力和内部注意力提取源语言句子与机器译文、机器译文与人工参考译文以及源语言句子与人工参考译文之间的差异特征,并将其融入基于Bi-LSTM神经译文自动评价方法中。在WMT’19译文自动评价数据集上的实验结果表明,融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法显著提高了其与人工评价的相关性。