基于語言學(xué)知識的機(jī)器翻譯自動評價研究.pdf

1、機(jī)器翻譯自動評價技術(shù)可以有效的促進(jìn)機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展，因此越來越受到研究人員的關(guān)注。通過機(jī)器翻譯自動評價技術(shù)，研究人員可以快速的調(diào)整算法、優(yōu)化模型。目前，主流的機(jī)器翻譯自動評價方法仍然是基于字符串相似度匹配的自動評價方法，但是語言學(xué)特征也已經(jīng)被成功的應(yīng)用于建立高質(zhì)量的機(jī)器翻譯自動評價工具。雖然國內(nèi)外的研究工作表明加入語言學(xué)知識可以有效提升目前機(jī)器翻譯自動評價系統(tǒng)的性能，但是這無疑也導(dǎo)致了在翻譯自動評價研究中動輒以語言學(xué)特征數(shù)量取勝的趨勢

2、。而且，目前的翻譯自動評價結(jié)果與人工評價仍然有較大差距，不能滿足人們的需求。
　　受限于目前的自然語言處理水平，有關(guān)語言學(xué)特征的自動分析工具性能仍不夠理想。另外翻譯結(jié)果的評價是一個高度主觀的過程，人們在進(jìn)行翻譯評價時，可能會考慮多種因素。
　　針對上述問題，本文在以下幾個方面進(jìn)行了探索：
　　1.對于翻譯評價語料庫，采取人工標(biāo)注的形式標(biāo)注出其中的語言學(xué)特征，以彌補(bǔ)目前語言學(xué)特征自動分析工具的不足。
　　2.在人工

3、標(biāo)注出翻譯結(jié)果中的語言學(xué)特征的基礎(chǔ)上，定量分析語言學(xué)特征與人工翻譯質(zhì)量評價的關(guān)系，挖掘人在翻譯評價過程中的特點。
　　3.通過構(gòu)造多種語言學(xué)特征集合，探討語言學(xué)特征是否足夠支撐翻譯自動評價建模。
　　4.對于現(xiàn)有的機(jī)器翻譯自動評價算法及語言學(xué)特征進(jìn)行分類，深入探討每一類特征對于翻譯自動評價建模的貢獻(xiàn)。
　　5.研究如何有效地結(jié)合現(xiàn)有的翻譯自動評價方法與語言學(xué)特征，以構(gòu)造一個最佳的機(jī)器翻譯自動評價系統(tǒng)。
　　通過我