基于近义词扩充的非通用语翻译评估

马文倩; 王丽清; 王娟; 陈宝童

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基于近义词扩充的非通用语翻译评估

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BLEU算法在用于非通用语翻译质量评估计算时,由于使用范围以及语料采集渠道的局限性等原因,导致难以获得足够规模的高质量非通用语语料作为参考译文,因而会造成在面对同一语义不同表述时BLEU误判低分.为此,该文采用预先对参考译文进行近义词分析提取的方法,扩展生成多参考译文,尽可能覆盖多种翻译的表达.同时设置阈值对提取出的近义词进行筛选,排除低质量近义词,避免因为扩展带来参考译文质量下降,再基于该扩充译文完成非通用语的质量评估.在实验中,以泰语为例,采用GloVe和Word2vec模型分别对语料库进行训练和近义词提取、参考译文扩充和BLEU评估.实验结果表明:在面对非通用语等参考语料不足的质量评估时,采用该方法可有效地提高评估的准确度,降低误判率.

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来源
《计算机技术与发展》 |2021年第8期|124-128|共5页
作者
马文倩; 王丽清; 王娟; 陈宝童;
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作者单位

云南大学信息学院云南昆明 650091;

云南大学信息学院云南昆明 650091;

云南大学信息学院云南昆明 650091;

云南大学信息学院云南昆明 650091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
非通用语; 翻译评估; 近义词扩展; BLEU算法; GloVe模型;

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