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摘要:
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.
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文献信息
篇名 机器翻译自动评价综述
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 机器翻译 自动评价 自动评价分类
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 机器翻译
研究方向 页码范围 81-91
页数 11页 分类号 TP391
字数 9440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 贡正仙 苏州大学自然语言处理实验室 28 152 6.0 11.0
2 周国栋 苏州大学计算机科学与技术学院 138 1425 22.0 32.0
3 李良友 苏州大学计算机科学与技术学院 3 16 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (1)
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研究主题发展历程
节点文献
机器翻译
自动评价
自动评价分类
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
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导