【摘 要】
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传统的机器翻译评价方法往往需要参考译文,利用机器双语互译评估(BLEU)值等方法比较翻译结果与参考译文之间的相似性.但是,在现实生活中却很难为每一句待翻译的句子找到参考
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016QY02D0303),国家自然科学基金(U1836221),北京市科技计划(Z181100008918017)
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传统的机器翻译评价方法往往需要参考译文,利用机器双语互译评估(BLEU)值等方法比较翻译结果与参考译文之间的相似性.但是,在现实生活中却很难为每一句待翻译的句子找到参考答案,因此,不使用参考译文的译文质量估计(qualityestimation,QE)方法有着更加广泛的应用场景.在该文中,基于多语言的预训练语言模型,利用联合编码的策略完成句子级的QE任务,在WMT2018的QE任务德语→英语语言方向上的评测数据集上取得了最佳的实验结果.同时,对比了微调过程中不同网络结构对于该任务的影响,并探究了平行语料联
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