机器翻译自动评价中领域知识复述抽取研究

张丽林, 李茂西, 肖文艳, 万剑怡, 王明文^†()

江西师范大学计算机信息工程学院, 南昌 330022

收稿日期:2016-07-23修回日期:2016-09-23出版日期:2016-11-30

基金资助:国家自然科学基金(61462044, 61462045, 61662031, 61562042)、江西省自然科学基金(20151BAB207025)和江西省教育厅科技项目(GJJ150352)资助

Improve Automatic Evaluation of Machine Translation Using Specific-Domain Paraphrase

Lilin ZHANG, Maoxi LI, Wenyan XIAO, Jianyi WAN, Mingwen WANG^†()

School of Computer Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022

Received:2016-07-23Revised:2016-09-23Published:2017-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 针对通用领域语料中抽取的复述在特定领域机器译文自动评价任务的应用中容易出现复述匹配偏差的问题, 提出采用抽取与测试领域相关的复述来提高机器译文自动评价的方法。首先将通用单语训练语料进行聚类, 并利用改进的M-L方法过滤, 得到特定领域训练语料, 然后在训练语料中利用Markov网络模型, 抽取特定领域复述表, 最后将此复述表应用在机器译文自动评价中, 以提高同义词和近义词的匹配精度。在WMT’14 Metrics task和WMT’15 Metrics task数据集上的实验结果表明, 利用领域知识抽取的复述能够增加自动评价方法METEOR和TER与人工评价的相关性。
中图分类号:
-->TP391

引用本文

张丽林, 李茂西, 肖文艳, 万剑怡, 王明文. 机器翻译自动评价中领域知识复述抽取研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(2): 230-238.
Lilin ZHANG, Maoxi LI, Wenyan XIAO, Jianyi WAN, Mingwen WANG. Improve Automatic Evaluation of Machine Translation Using Specific-Domain Paraphrase[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(2): 230-238.





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