基于ListMLE排序学习方法的机器译文自动评价研究

机器翻译译文质量的自动评价是推动机器翻译技术快速发展的一条重要途径。该文提出了基于List-MLE 排序学习方法的译文自动评价方法。在此基础上,探讨引入刻画译文流利度和忠实度的特征,来进一步提高译文自动评价结果和人工评价结果的一致性。实验结果表明,在评价WMT11德英任务和IWSLT08 BTEC CE ASR任务上的多个翻译系统的输出译文质量时,该文提出的方法预测准确率高于BLEU尺度和基于RankSVM的译文评价方法。     

机器译文自动评价中基于IHMM的近义词匹配方法研究

机器译文的自动评价推动着机器翻译技术的快速发展与应用,在其研究中的一个关键问题是如何自动的识别并匹配机器译文与人工参考译文之间的近义词。该文探索以源语言句子作为桥梁,利用间接隐马尔可夫模型(IHMM)来对齐机器译文与人工参考译文,匹配两者之间的近义词,提高自动评价方法与人工评价方法的相关性。在LDC2006T04语料和WMT 数据集上的实验结果表明,该方法与人工评价的系统级别相关性和句子级别相关性不仅一致的优于在机器翻译中广泛使用的BLEU、NIST和TER方法,而且优于使用词根信息和同义词典进行近义词匹配的METEOR方法。     

基于多元信息融合的神经机器译文自动评价方法

机器译文自动评价对推动机器翻译发展和应用有着重要作用。最新的神经机器译文自动评价方法使用预训练语境词向量提取深层语义特征,并将它们直接拼接输入多层神经网络预测译文质量,其中直接拼接操作容易导致特征间缺乏深入融合,而逐层抽象进行预测时容易丢失细粒度准确匹配信息。针对以上问题,该文提出将中期信息融合方法和后期信息融合方法引入译文自动评价,使用拥抱融合对不同特征进行交互中期融合,基于细粒度准确匹配的句移距离和句级余弦相似度进行后期融合。在WMT’21 Metrics Task基准数据集上的实验结果表明,提出的方法能有效提高其与人工评价的相关性,达到与参加评测最优系统的可比性能。     

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。     

引入源端信息的机器译文自动评价方法研究

机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。     

基于Markov网络的双语翻译译本质量评价方法

为了实现对双语翻译译本质量的优化评价,提出基于Markov网络的双语翻译译本质量评价方法。建立双语翻译译本质量语义结构参数分析模型,对英汉双语翻译译本质量进行量化特征分析,得出英汉双语翻译译本质量评价方法和量表,采用Markov网络模型结构构建双语翻译的结构表达参数,通过双语翻译译本质量评价的量化指标特征分析,采用大数据演化聚类分析方法,实现对双语翻译译本质量评价的过程融合聚类处理。采用模糊决策方法,综合考察句式语义及主体的认知特征,建立双语翻译译本质量的语言认知感知模型,通过对语言句法结构的模式分析,在Markov系统网络模型中实现对语义参数配置,构成双语翻译译本质量文本参数分析模型,根据语义参数配置结构,实现双语翻译译本质量评价。测试结果表明,采用该方法进行英汉双语翻译译本质量评价的量表分析能力较强,评价结果准确可靠。     

一种面向口语的译文质量自动评价方法

译文质量的自动评价对机器翻译研究具有十分重要的意义。但现有方法主要是针对书面语翻译,没有考虑到口语翻译的特征。因此,本文提出了一种面向口语的新型的自动评价方法,通过定义信息段、标注权重和设计多种匹配策略等方法,使自动评价结果与人工打分更为接近,同时也提高了评价过程对不同输出译文的适应能力。各项实验表明,该算法对译文质量变化具有较高的敏感度,而且可以对输出译文质量作出与手工评判较为接近的评价结果。     

术语自动抽取方法研究综述

术语抽取是文本处理领域的一项基础性研究工作,好的术语自动抽取方法能够提高本体构建的质量和语义检索的精度。首先,对术语的定义、特性以及术语抽取效果的评价方法进行了概述。然后,在分析和总结近20年术语自动抽取相关文献的基础上,对术语自动抽取的各种方法进行了详细的综述。介绍了这些方法的研究进展,分析了其优缺点,并详细描述了部分经典算法。最后,对术语自动抽取未来研究的趋势进行了展望。     

一种基于机器视觉的自动定位方法及实验

介绍了一种基于机器视觉的高效、高精度自动定位控制方法,并通过了实验验证.首先,利用图像处理的结果确定控制系统中各零件的位置和方向.其次,通过实验得到像素坐标系和空间坐标系的关系,控制二维工作台高速向定位点运行,提高定位效率.最后,由电感测微仪的显示值变化构成闭环控制系统,控制工作台低速向定位点逼近,提高了定位精度.介绍了自动定位系统的总体结构设计、基本原理及实现过程,并给出了二维工作台两个方向上的定位误差实验分析.     

机器翻译自动评价综述

随着机器翻译的发展,对其质量进行评测的自动评价方法也越来越受重视。发展至今,各种评价方法与技术层出不穷,采用何种分类标准来组织和描述它们也是一个很大的挑战。根据核心技术的不同,该文重点介绍了三类主流的自动评价方法,包括: 基于语言学检测点的方法、字符串匹配的方法和基于机器学习的方法。论文分别阐述了这些类别中颇具代表性的方法的工作原理并分析了各自的优缺点。此外,受限参考译文下的评价技术虽然不是主流的方法,但是其对提高自动化程度和评价性能的作用不能忽视,所以该文将其作为特殊的类别做了阐述。然后,汇报了近年来衡量自动评价方法的国际评测结果。最后,总结了自动评价的发展趋势和有待进一步解决的相关问题。     

机器翻译评测的新进展

机器翻译评测对机器翻译的研究和开发具有至关重要的作用,对其的研究一直是国内外机器翻译界的重点课题。本文首先全面地介绍了最近出现的而且受到极大关注的机器翻译评测技术,即IBM公司的BLEU机器翻译评测标准和NIST采用的机器翻译评测技术。实验表明,自动翻译评测技术能够接近人工评价,评测结果也是可接受的。因此,采用自动翻译评测技术能够给自然语言处理的研究人员和开发人员带来很大的便利性。本文还展示了一个开放式的可扩展的自动翻译评测的平台,完全实现了BLEU和NIST评测标准,并做出了一定的改进使得该系统具有良好的使用性和可扩展性。     

基于机器学习的文学作品英译自动评价

为了提高文学英译作品自动评价的水平,引入基于机器学习的智能算法模型成为当前最有效的方法.首先研究文学作品的翻译规则和特殊性,建立基于变量特征的翻译评价指标体系;然后利用Python语言平台,英译文本经Stanford Parser、NLTK等工具包过滤预处理之后,采取VSM向量空间模型获得特征编码和特征度,再输入到Random-RF、Original-RF和AHP-RF算法模型中训练学习,完成翻译质量评价与分析.实验结果表明,融合层次分析法、灰色关联法和随机森林算法的AHP-RF模型的分类效果优于其它2种,同时人工译本相较于其它4种机器译本,质量评分高、分类错误率小,评价结果与实际翻译情况吻合.     

基于神经网络机器翻译模型的英文分词研究

针对英文等符号语言不能直接使用现有的神经网络机器翻译模型(NMT)的问题。在简述LSTM神经网络的基础上,采用分桶(b ucketing)的方式将样本进行batch划分,在NMT模型中加入注意力机制提高了系统的性能,并分别利用双向LSTM神经网络和贪婪算法设计了基于上下文特征提取的编码器和输出算法的解码器。最后从语句还原程度和语义识别情况两个角度对英文的一元分词和HMM分词在NMT模型上的应用结果进行了对比,研究了英文的NMT模型适配方案。     

基于句子相似度的机器翻译评价方法及其有效性分析

为了帮助开发面向本地化的基于实例的机器翻译(EBMT)系统,提出利用句子相似度评价译文质量的方法．该方法能够较有效地区分不同翻译质量的译文,从而帮助开发者发现EBMT系统存在的问题．为了证明该评价方法的有效性,对比了6个机器翻译系统人工评价和自动评价的结果．通过相关分析和显著性检验,表明了此方法和人工方法存在高度的一致性．最后提出在自动评价结果的基础上利用线性回归预测人工评分方法．     

机器翻译评测中的模糊匹配

目前,大多数机器翻译自动评测方法都没有考虑在未匹配的词语中可能包含被忽略的信息。本文提出一种在参考译文和待评测译文之间自动搜索模糊匹配词对的方法,并给出相似度的计算方法。模糊匹配和计算相似度的整个过程将通过一个例子进行说明。实验表明,我们的方法能够较好地找到被忽略的、有意义的词对。更重要的是,通过引入模糊匹配,BLEU 的性能得到显著的提高。模糊匹配可以用来提高其他机器翻译自动评测方法的性能。