基于ListMLE排序学习方法的机器译文自动评价研究

机器翻译译文质量的自动评价是推动机器翻译技术快速发展的一条重要途径。该文提出了基于List-MLE排序学习方法的译文自动评价方法。在此基础上,探讨引入刻画译文流利度和忠实度的特征,来进一步提高译文自动评价结果和人工评价结果的一致性。实验结果表明,在评价WMT11德英任务和IWSLT08BTEC CEASR任务上的多个翻译系统的输出译文质量时,该文提出的方法预测准确率高于BLEU尺度和基于RankSVM的译文评价方法。