语言本身的灵活性和复杂性使得对机器翻译的译文进行质量评价变得非常困难。早期的译文质量评价方法主要采用人工评测,这种方法得到的评价结果通常具有较高的准确性,但同时却会造成巨大的经济消耗和时间消耗,评测结果也会随着评价人的变化和时间的推移而不同,这便使得评价结果缺乏客观性,而且不可复用。由此,对译文质量的自动评测技术应运而生。目前的机器翻译自动评测方法主要是通过计算候选译文和参考译文的相似度来实现不同系统性能之间的对比,但是对于参考译文的依赖性决定了这种方法在应用上的局限性,即不能够应用到商业中实现其价值转化。本文在基于无参考译文的译文质量自动评测方面做了相关的研究。本文研究内容主要涵盖以下三个方面:提出了一种基于依存分析的英文主谓一致性评测方法,该方法在依存分析的基础上,通过添加短语句法分析和句子简化操作对英文句子的主语和谓语进行识别,并根据主谓对应的词性信息对其进行一致性判断。描述了一种基于CRF和错误驱动相结合的动词格式错用检查方法,其中包括基于词干化的CRF二次词性标注方法,通过训练CRF词性标注器来对词干化后的动词进行词性标注;对于标注的结果,本文采用了基于错误驱动的方法对标注错误的动词词性进行了纠正。实现了一个基于无参考译文的英文译文质量自动评测系统,本系统是对实验室现有研究成果的改进,通过对SVM特征向量的修改和补充,使评测系统的性能有了显著提高。综上,本文研究成果可以投入到计算机辅助翻译和机器翻译译文质量的评测中,并能够有效发现译文中存在的错误。另外,由于是在无参考译文的条件下对译文质量进行评测,本文方法具有很好的应用前景。