文献类型：期刊文章

作　　者：孙连恒[1] 杨莹[1] 姚天顺[1]

机构地区：[1]东北大学计算机软件与理论研究所语言工程实验室机器翻译评测研究组,辽宁沈阳110004

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：国家重点基础研究资助项目 (G19980 30 5 0 11)

年　　份：2004

卷　　号：18

期　　号：2

起止页码：15-22

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在机器翻译研究领域中 ,评测工作发挥着重要的作用 ,它不仅仅是简单地对各个系统输出结果进行比较 ,它还对关键技术的发展起到了促进作用。译文质量的评测工作长期以来一直以人工的方式进行。随着机器翻译研究发展的需要 ,自动的译文评测研究已经成为机器翻译研究中的一个重要课题。本文讨论了基于n gram共现的自动机器翻译评测框架 ,介绍了BLEU、NIST、OpenE三种自动评价方法 ,并通过实验详细分析了三种方法的优缺点。其中的OpenE采用了本文提出了一种新的片断信息量计算方法。它有效地利用了一个局部语料库 (参考译文库 )和全局语料库 (目标语句子库 )。实验结果表明这种方法对于机器翻译评价来说是比较有效的。

关 键 词：人工智能 机器翻译 评测方法 信息量计算  n-gram共现  OpenE  

分 类 号：TP391.2] TP18[计算机类]