多特征融合的句子级译文质量估计方法

• 作者: 叶娜 王远远 蔡东风
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 译文质量估计 特征融合 语境化词嵌入 语言表示 句法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 译文质量估计
• 页码范围: 167-174
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201908032

摘要

与传统的机器译文评价方法不同,译文质量估计技术旨在无参考译文的情况下对机器译文质量进行评价.针对目前流行的基于深度学习的译文质量估计方法因数据匮乏和模型限制导致所提取的深度学习特征不充分的现状,提出一种多特征融合的方法.该方法将词预测特征、语境化词嵌入特征、依存句法特征和基线特征等从不同模型中提取到的特征分别输入到基于循环神经网络的下游模型中,进一步学习后采用不同的特征融合方式进行融合,以此来提高译文质量估计的准确性.通过对比实验表明,本文所提出的多特征融合策略相比于单个特征能更好地对双语信息进行表达,且进一步提高了译文质量估计的皮尔逊相关系数等评价指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶娜	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	19	103	4.0	9.0
2	蔡东风	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	105	916	14.0	27.0
3	王远远	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	1	0	0.0	0.0