第七届全国机器翻译研讨会机器翻译评测总结

该文介绍了第七届全国机器翻译研讨会(CWMT2011)机器翻译评测的具体情况。本次评测重点关注各种语言到汉语的翻译,除了汉英、英汉、日汉三个语言对以外,评测还新增了五种民族语言(藏语、蒙古语、维吾尔语、哈萨克语、柯尔克孜语)到汉语的翻译评测。共有19家国内外单位的165个系统参加此次评测。除了介绍评测项目的设置、评测数据的准备、评测流程、参评单位等,本文还重点介绍了CWMT2011的评测结果,并对评测结果进行了分析,用实例说明了与评测结果相关的几个因素:源语言与目标语言是否相似、评测领域是否集中、测试集与训练及开发集语料是否相似、训练语料的规模、参评系统的技术和成熟度等。

机器翻译评测中的模糊匹配

目前,大多数机器翻译自动评测方法都没有考虑在未匹配的词语中可能包含被忽略的信息。本文提出一种在参考译文和待评测译文之间自动搜索模糊匹配词对的方法,并给出相似度的计算方法。模糊匹配和计算相似度的整个过程将通过一个例子进行说明。实验表明,我们的方法能够较好地找到被忽略的、有意义的词对。更重要的是,通过引入模糊匹配,BLEU的性能得到显著的提高。模糊匹配可以用来提高其他机器翻译自动评测方法的性能。

ROUGE-SN:基于跨越N元语法的机器翻译评测方法

本文在ROUGE-S的基础上提出一种基于跨越N元语法的ROUGE-SN机器翻译评测方法,在跨越二元语法(Skip-bigram)的基础上尽量延长N元语法的长度,使更多的句子连贯信息得以体现。并通过设置N元语法的阈值、综合系统运行代价和译文匹配效率等因素选定ROUGE-S6对ROUGE-S进行改进。在俄汉双语句子数据集上对谷歌、百度、必应、有道在线翻译系统的俄汉翻译输出译文进行评测,ROUGE-S6方法与传统ROUGE-S以及BLEUS的评测结果一致且性能优于ROUGE-S和BLEUS;且基于跨越N元语法的ROUGE-S6使得ROUGE-S的性能得以提升,对于百度系统而言,ROUGE-S性能提升44.52%,对于谷歌系统而言,提升50.45%,对必应系统提升42.19%,有道系统中ROUGE-S性能提升40.01%。

机器翻译及其评测技术简介

本文简要地介绍了机器翻译的概念和三种比较常见的机器翻译技术,与此同时,本文还概括地介绍了相关的机器翻译评测技术,包括几种主要的机器翻译评测方式以及国内外著名的机器翻译评测活动等。

论术语系统翻译评测的经济率差标准

本文从术语系统经济律视角出发,基于NUTerm术语库的现有数据,提出以经济率差作为术语系统翻译评测的量化标准。此外,本文还提出了动态经济率差的研究设想。术语系统的经济率、经济率差以及动态经济率差分别反映了该系统的构成合理性、翻译对等性以及动态接受性。

利用语句结构信息的机器翻译自动评测初探

机器翻译评测对机器翻译有着极其重要的意义,它对翻译系统性能的提高做出了很大的贡献,同时促进了机器翻译的发展。本文在HNC机器翻译策略的基础上,对翻译语料的句类转换和句式转换做了初步的研究,并利用句类转换和句式转换的理论,建立了基于句类信息的自动评测的打分机制。

中国机器翻译研究的机遇与挑战——第八届全国机器翻译研讨会总结与展望

随着统计方法逐渐成为机器翻译研究的主流,机器翻译系统评测的分值越来越高,人们对机器翻译的信心和期望逐渐增加,社会对机器翻译应用的需求也越来越大。然而,现有的机器翻译理论和方法在系统性能上提升的空间逐渐减小,而且距离用户实际需求仍有很长的路要走。那么,面对期望、面对需求,机器翻译之路应该如何走?为此,第八届全国机器翻译研讨会对当前机器翻译研究所面临的挑战和机遇进行了深入研讨。该文详细介绍了该次研讨会六个专题的讨论情况,对机器翻译研究面临的机遇和挑战进行了认真的分析和总结。

2005统计机器翻译研讨班研究报告

2005年7月13日至15日,中国科学院自动化研究所、计算技术研究所和厦门大学计算机系联合举办了我国首届统计机器翻译研讨班。本文主要介绍本次研讨班参加单位的测试系统和实验结果,并给出相应的分析。测试结果表明,我国的统计机器翻译研究起步虽晚,但已有快速进展,参评系统在短期内得到了较好的翻译质量,与往年参加863评测的基于规则方法的系统相比性能虽还有差距,但差距已经不大。从目前国际统计机器翻译研究的现状和发展趋势来看,随着数据资源规模的不断扩大和计算机性能的迅速提高,统计机器翻译还有很大的发展空间。在未来几年内,在基于短语的主流统计翻译方法中融入句法、语义信息,必将成为机器翻译发展的趋势。

神经机器翻译综述

机器翻译研究将源语言所表达的语义自动转换为目标语言的相同语义,是人工智能和自然语言处理的重要研究内容.近年来,基于序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Model)形成一种新的机器翻译方法:神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),它完全采用神经网络完成源语言到目标语言的翻译过程,成为一种极具潜力全新的机器翻译模型.神经机器翻译经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法.该文首先介绍了经典神经机器翻译模型及存在的问题与挑战;然后简单概括神经机器翻译中常用的神经网络;之后按照经典神经机器翻译模型、基础共性问题、新模型、新架构等分类体系详细介绍了相关研究进展;接着简单介绍基于神经网络的机器翻译评测方法;最后展望未来研究方向和发展趋势,并对该文做出总结.

机器翻译发展与现状

机器翻译是一门融合计算机科学、信息学、统计学、语言学等多学科的交叉学科,具有多学科的研究视角和跨学科的研究价值。本文主要介绍了机器翻译的诞生、发展历程及其发展现状,重点讨论了机器翻译方法、机器翻译评测方法和相关的翻译技术,并对机器翻译的未来提出展望。

谷歌神经机器翻译英汉译文分析

本文以谷歌神经机器翻译(Google Neural Machine Translation,简称GNMT)为测试对象,选取三篇不同文体的英语文本,利用GNMT进行在线翻译,生成汉语译文,然后采取人工评价的方法,以"译文可理解率"为评价标准,对GNMT的英汉翻译效果进行分析,最后总结了译文中存在的一些问题。

一种面向口语的译文质量自动评价方法

译文质量的自动评价对机器翻译研究具有十分重要的意义。但现有方法主要是针对书面语翻译 ,没有考虑到口语翻译的特征。因此 ,本文提出了一种面向口语的新型的自动评价方法 ,通过定义信息段、标注权重和设计多种匹配策略等方法 ,使自动评价结果与人工打分更为接近 ,同时也提高了评价过程对不同输出译文的适应能力。各项实验表明 ,该算法对译文质量变化具有较高的敏感度 。

活跃的力学所分会

活跃的力学所分会中科院科技译协力学所分会是一个人数众多、实力雄厚、组织严密、积极开展译事活动、十分重视翻译理论研究和实践的组织。近１０年来；该分会多次优质完成院译协承担的对外翻译任务，其中包括向联合国教科文组织和大会上提交的中国科研成果专集和一汽等工...

Computer-based Test of Spoken English Translation Accuracy Evaluation System with Wireless Mobile Terminal

In order to improve the accuracy of spoken English translation evaluation and artificial intelligence, the design of wireless mobile terminal lest of spoken English translation accuracy evaluation system is researched. The system uses four layer construction design as wireless information collection layer, the mobile terminal information fusion layer, network data transmission layer, human computer interactive application layer. The original collection of computer-based spoken English translation information is taken based on host computer communication sensing information processing technology, Bus data transmission of English translation accuracy evaluation system is taken based on B/S structure, the test design process and remote scheduling information fusion are constructed based on LabWindows/CVl and B/S structure mining system, information data processing and cross compiler operation of the spoken English translation test evaluation system are completed in application layer, in the embedded kernel and on the wireless mobile terminal, the evaluation system is developed. The test results show that the integrated scheduling ability of spoken English translation test information system designed in this paper is better than traditional method, the cost time is less, and the control quality of the system is high.

翻译质量评估的现状与对策:基于人文社科与自然科学文献的计量研究(1981—2021)

随着机器翻译技术的不断进步,翻译质量评估模式发生了深刻的变化,评估理论与评测技术有了新的进展。以全新的视角回顾人工评估与机器翻译自动评测所取得的成果对ESP翻译研究的发展具有重要的理论和实际意义。在综述了基于N-gram相似度、翻译编辑率、术语质量和向量相似度等评估指标的基础上,本文创新性地引入基于Python统计与词向量聚类的量化实验。结果显示,由于翻译质量评估涉及不同学科,其研究往往呈现零散、孤立等特点。通过对比研究可以发现,该领域学者分别来自人文社科与自然科学,研究主题与范式大相径庭,呈现出各自为政的研究态势。针对当前研究存在的问题,本文提出相关建议,以期为ESP翻译教育与评价的跨学科研究提供参考。