有机器翻译,就有对机器翻译的评价。MT固然是一项很困难的研究课题,而对MT的评价也不是一件容易的事。自80年代初以来,MT研究在世界范围内重新形成热潮。对MT评价的研究在深度与广度两方面也都有了新的进展。译文质量评价在MT评价的诸多方面中占据中心地位。而自动化的评价方法逐渐成为研究的热点。本文提出了一种将汉语N-gram语言模型应用于机器翻译质量评价的方法,实现了机器翻译质量的自动化评价,并进行了原理性实验和翻译系统性能的评价。本文还着重研究了在机器翻译评价领域广泛应用的两种自动翻译评测技术, BLEU评测标准和NIST评测标准。探讨了一些其他评价方法在英汉机器翻译评价中的应用,实现了一些主要方法,如基于错误类型分析加权的评分、孤立点测试方法等。并将N元语言模型评价方法与其他翻译评价方法做出了相应的比较。结果表明,本文提出的基于N-gram语言模型的自动机器翻译质量评价的方法与人工评价和其他的主流的自动评价方法具有一致性,可以对机器翻译质量做出较为准确的评价。