机器翻译自动评价中领域知识复述抽取研究

• 作者: 万剑怡 张丽林 李茂西 王明文 肖文艳
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 复述 机器译文自动评价 语言模型 Markov网络 文档聚类
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 专题报道:自然语言理解与智能应用
• 页码范围: 230-238
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.030

摘要

针对通用领域语料中抽取的复述在特定领域机器译文自动评价任务的应用中容易出现复述匹配偏差的问题,提出采用抽取与测试领域相关的复述来提高机器译文自动评价的方法.首先将通用单语训练语料进行聚类,并利用改进的M-L方法过滤,得到特定领域训练语料,然后在训练语料中利用Markov网络模型,抽取特定领域复述表,最后将此复述表应用在机器译文自动评价中,以提高同义词和近义词的匹配精度.在WMT' 14 Metrics task和WMT' 15 Metrics task数据集上的实验结果表明,利用领域知识抽取的复述能够增加自动评价方法METEOR和TER与人工评价的相关性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万剑怡	江西师范大学计算机信息工程学院	33	207	8.0	12.0
2	王明文	江西师范大学计算机信息工程学院	115	1470	19.0	34.0
3	李茂西	江西师范大学计算机信息工程学院	13	45	5.0	6.0
4	肖文艳	江西师范大学计算机信息工程学院	2	5	1.0	2.0
5	张丽林	江西师范大学计算机信息工程学院	1	5	1.0	1.0