【摘 要】
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与传统的机器译文评价方法不同,译文质量估计技术旨在无参考译文的情况下对机器译文质量进行评价.针对目前流行的基于深度学习的译文质量估计方法因数据匮乏和模型限制导致所
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金(19YJC740107),辽宁省重点研发计划(2019JH2/10100020)
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与传统的机器译文评价方法不同,译文质量估计技术旨在无参考译文的情况下对机器译文质量进行评价.针对目前流行的基于深度学习的译文质量估计方法因数据匮乏和模型限制导致所提取的深度学习特征不充分的现状,提出一种多特征融合的方法.该方法将词预测特征、语境化词嵌入特征、依存句法特征和基线特征等从不同模型中提取到的特征分别输入到基于循环神经网络的下游模型中,进一步学习后采用不同的特征融合方式进行融合,以此来提高译文质量估计的准确性.通过对比实验表明,本文所提出的多特征融合策略相比于单个特征能更好地对双语信息进行表达,且
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