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摘要:
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 CEASR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.
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文献信息
篇名 基于ListMLE排序学习方法的机器译文自动评价研究
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 机器译文评价 排序学习 ListMLE方法 人工评价 自动评价
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 22-29
页数 8页 分类号 TP391
字数 7188字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王明文 江西师范大学计算机工程信息学院 115 1470 19.0 34.0
2 江爱文 江西师范大学计算机工程信息学院 11 57 4.0 7.0
3 李茂西 江西师范大学计算机工程信息学院 13 45 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器译文评价
排序学习
ListMLE方法
人工评价
自动评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
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45413
论文1v1指导